Tìm hiểu cách AI trong hàng không thúc đẩy sự đổi mới tại các sân bay và giúp hoạt động trở nên liền mạch. Tìm hiểu cách AI đang tăng hiệu quả và định nghĩa lại du lịch hàng không.
Ngành hàng không giữ cho thế giới kết nối bằng cách vận chuyển người và hàng hóa. Khi công nghệ tiến bộ, ngày càng có nhiều người đi du lịch. Năm nay, lưu lượng hành khách toàn cầu dự kiến đạt 9,4 tỷ lượt. Giám sát hoạt động của sân bay là quan trọng hơn bao giờ hết để tránh sự chậm trễ tốn kém và giữ cho hành khách không có trải nghiệm du lịch tồi tệ.
Trí tuệ nhân tạo (AI) trong các sân bay có thể giúp hợp lý hóa hoạt động, tăng hiệu quả và cải thiện trải nghiệm du lịch tổng thể. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá các ứng dụng khác nhau của AI trong ngành hàng không. Chúng ta cũng sẽ xem xét những lợi thế của AI trong ngành hàng không và những thách thức đi kèm với nó. Bắt đầu nào!
Các công nghệ AI khác nhau như học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và thị giác máy tính đang biến đổi ngành hàng không . Học máy sử dụng các thuật toán để xác định các mẫu và đưa ra dự đoán. Nó có thể giúp tối ưu hóa lịch trình bay, cải thiện thời gian quay vòng máy bay và dự đoán lỗi thiết bị trước khi chúng xảy ra.
.avif)
NLP, cho phép máy tính hiểu và tạo ra ngôn ngữ của con người, có thể được sử dụng cho các ứng dụng như phân tích tình cảm. Bằng cách phân tích phản hồi của hành khách từ các cuộc khảo sát, phương tiện truyền thông xã hội và đánh giá của khách hàng, NLP có thể giúp các hãng hàng không và sân bay đánh giá sự hài lòng của khách hàng và xác định các lĩnh vực cần cải thiện.
Thị giác máy tính giúp máy tính có thể giải thích và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu trực quan. Nó có thể được sử dụng trong các hệ thống giám sát tiên tiến để tăng cường bảo mật thông qua các ứng dụng như nhận dạng khuôn mặt, phân tích hành vi và phát hiện hoạt động đáng ngờ. Đây chỉ là một vài ứng dụng của AI trong lĩnh vực hàng không. Có rất nhiều ứng dụng thay đổi ngành hàng không. Hãy đi sâu vào cách các công nghệ này đang tác động đến lĩnh vực này.
Để có được bức tranh rõ ràng hơn về cách các ứng dụng AI này đang định hình lại ngành hàng không, chúng ta hãy xem xét một vài ví dụ chi tiết. Chúng ta sẽ hiểu sự cần thiết của ứng dụng, giải pháp chúng ta có thể tạo bằng AI và cách thức hoạt động của nó.
Một ứng dụng thú vị của thị giác máy tính trong hàng không là tính toán khoảng cách hạ cánh máy bay. Mặc dù nó chưa được sử dụng phổ biến, thị giác máy tính có thể đóng vai trò dự phòng nếu các thiết bị bị lỗi và giúp hạ cánh trong các tình huống tầm nhìn thấp. Nó có thể làm cho các thủ tục hạ cánh an toàn hơn và đáng tin cậy hơn. Không giống như Hệ thống hạ cánh dụng cụ (ILS) được sử dụng truyền thống, cung cấp hướng dẫn cho máy bay trong quá trình hạ cánh bằng tín hiệu vô tuyến, thị giác máy tính cung cấp hỗ trợ từ mặt đất.
Phát hiện đối tượng là một nhiệm vụ thị giác máy tính trong đó các mô hình AI xác định và định vị các đối tượng trong hình ảnh hoặc video. Nó rất cần thiết cho các ứng dụng khác nhau, từ xe tự trị đến hệ thống an ninh. Trong ứng dụng cụ thể này, phát hiện đối tượng có thể được sử dụng để xác định chính xác máy bay và điểm hạ cánh của nó.
Ultralytics YOLOv8, ví dụ, là một mô hình thị giác máy tính tiên tiến hỗ trợ phát hiện đối tượng, có thể được sử dụng cho việc này. Máy bay và nơi nó nên hạ cánh có thể được phát hiện, và các hộp giới hạn có thể được vẽ xung quanh các vật thể. Sau đó, bạn có thể đo khoảng cách giữa hai đối tượng bằng cách sử dụng tâm của các hộp giới hạn.
.avif)
Để tích hợp điều này vào cơ sở hạ tầng sân bay hiện có, các camera được đặt dọc theo đường băng có thể cung cấp dữ liệu video cho YOLOv8 mô hình trong thời gian thực. Hệ thống sẽ liên tục theo dõi cách tiếp cận hạ cánh, cung cấp phản hồi tức thì cho kiểm soát viên không lưu và phi công về khoảng cách hạ cánh chính xác. Hệ thống này sẽ giúp tính toán khoảng cách hạ cánh máy bay dễ dàng hơn trong điều kiện khó khăn.
Một vấn đề lớn ở các sân bay là nhu cầu hỗ trợ khách hàng liên tục. Hành khách thường cần hỗ trợ về thông tin chuyến bay, quy trình làm thủ tục và điều hướng sân bay. Điều này có thể khiến nhân viên choáng ngợp và tạo ra thời gian chờ đợi lâu hơn. Các chatbot AI được xây dựng bằng NLP và Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT-4o có thể là một giải pháp tuyệt vời.
.avif)
NLP và LLM cho phép chatbot hiểu và tạo ra ngôn ngữ của con người. Họ có thể tương tác với hành khách một cách tự nhiên, trò chuyện. Tại các sân bay, các chatbot này có thể quản lý hiệu quả các nhiệm vụ khác nhau vì chúng được truyền đạt kiến thức sâu rộng từ dữ liệu đào tạo của chúng. Hành khách có thể sử dụng chatbot để nhận thông tin chuyến bay theo thời gian thực, trả lời các câu hỏi về cơ sở vật chất sân bay, hỗ trợ quá trình đặt chỗ và làm thủ tục, thậm chí đưa ra các đề xuất cho ăn uống và mua sắm.
AI trong các sân bay có thể làm cho quá trình vận chuyển và thu thập hành lý ký gửi hiệu quả hơn và giảm khả năng thất lạc hành lý. Các sân bay có thể hợp lý hóa việc phân loại, theo dõi và quản lý hành lý bằng cách sử dụng các công nghệ tiên tiến như thị giác máy tính và máy học.
Ultralytics YOLOv8 Hỗ trợ theo dõi đối tượng và phân đoạn phiên bản, làm cho nó trở thành một lựa chọn tốt cho ứng dụng này. Theo dõi đối tượng cho phép chúng tôi theo dõi chuyển động của từng kiện hành lý từ thời điểm nó được ký gửi cho đến khi nó được đưa lên máy bay. Giám sát liên tục giúp ngăn ngừa sai sót và đảm bảo rằng mọi hành lý đều đến đích.
.avif)
Phân đoạn phiên bản giúp xác định và phân biệt từng kiện hành lý riêng lẻ. Nó rất hữu ích cho các nhiệm vụ như đếm hành lý trên băng chuyền thu thập. Các hệ thống xử lý hành lý hỗ trợ AI có thể theo dõi số lượng hành lý khi chúng được đặt trên băng chuyền và khi hành khách lấy chúng. Với hình thức giám sát này, các hãng hàng không có thể đảm bảo rằng không có túi nào không có người nhận và tất cả hành khách đều nhận được hành lý của họ.
Tích hợp các mô hình thị giác máy tính như YOLOv8 Việc xử lý hành lý có thể làm cho các quy trình này hiệu quả và chính xác hơn nhiều. Giám sát thời gian thực và thu thập dữ liệu giúp giảm sai sót, giảm thiểu thất lạc hành lý và cải thiện sự hài lòng của hành khách. Bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ này, nhân viên sân bay có thể tập trung vào các nhiệm vụ quan trọng hơn để nâng cao hiệu quả tổng thể của sân bay.
Chúng tôi đã khám phá việc giám sát việc xử lý hành lý bằng thị giác máy tính, nhưng đó chỉ là một khía cạnh của hoạt động mặt đất. Vô số thông tin chi tiết khác về hoạt động mặt đất có thể được theo dõi và theo dõi để xác định nơi xảy ra sự chậm trễ. Xác định và loại bỏ sự chậm trễ có thể giảm tổn thất và cải thiện hiệu quả tổng thể.
Từ việc tiếp nhiên liệu và bảo trì đến các dịch vụ ăn uống và an toàn đường dốc, các hệ thống thị giác máy tính có thể sử dụng camera và cảm biến để theo dõi các hoạt động trên mặt đất. Các hệ thống này phân tích dữ liệu trực quan để phát hiện bất kỳ vấn đề nào, hợp lý hóa quy trình làm việc và đảm bảo tuân thủ các quy tắc an toàn. Theo thời gian, những hiểu biết này có thể giúp các sân bay liên tục cải thiện hoạt động của họ, dẫn đến các quy trình xử lý mặt đất trơn tru hơn, an toàn hơn và tối ưu hóa hơn.
AI đang thay đổi ngành hàng không bằng cách làm cho hoạt động hiệu quả hơn, an toàn hơn và tốt hơn cho hành khách. Bằng cách tự động hóa và tối ưu hóa các tác vụ khác nhau, AI giúp các hãng hàng không và sân bay vận hành trơn tru hơn và giảm chi phí. Dưới đây là một số lợi thế chính khác của việc sử dụng AI trong hàng không:
Nhiều rào cản khác nhau có thể xảy ra trong khi triển khai các ứng dụng AI tại các sân bay. Một số thách thức thường được biết đến liên quan đến chi phí cơ sở hạ tầng cao, quyền riêng tư dữ liệu, ý nghĩa đạo đức và tích hợp với các hệ thống cũ. Tuy nhiên, những thách thức này cũng phát sinh trong các ngành công nghiệp khác. Trong ngành hàng không, có những thách thức cụ thể duy nhất đối với ngành.
Đảm bảo các hệ thống AI đáng tin cậy và an toàn là chìa khóa trong ngành hàng không. AI phải đáp ứng các tiêu chuẩn nghiêm ngặt và trải qua rất nhiều thử nghiệm vì bất kỳ trục trặc nào cũng có thể dẫn đến hậu quả nghiêm trọng. Một thách thức khác là việc thích nghi với các môi trường sân bay khác nhau có thể khó khăn. Sân bay hoạt động ở tất cả các loại khí hậu, với các mức độ lưu lượng hành khách và các loại máy bay khác nhau. Các hệ thống AI cần xử lý các điều kiện đa dạng này. Ngoài ra, việc nhận được sự chấp thuận từ các cơ quan quản lý và các bên liên quan trong ngành có thể khó khăn. Các hệ thống AI phải tuân theo các quy định an toàn nghiêm ngặt và điều này có thể làm chậm quá trình phát triển và triển khai các giải pháp AI. Thuyết phục các hãng hàng không, nhà điều hành sân bay và hành khách rằng AI đáng tin cậy và có lợi cần rất nhiều nỗ lực và bằng chứng cho thấy nó thực sự hoạt động để cải thiện sự an toàn và hiệu quả.
Khi công nghệ AI tiếp tục được cải thiện, chúng ta có thể mong đợi hiệu quả, an toàn và trải nghiệm hành khách tốt hơn nữa. Ví dụ, sân bay Changi của Singapore sử dụng hệ thống nhập cư được hỗ trợ bởi AI cho phép hành khách làm thủ tục nhập cảnh trong vòng chưa đầy một phút. Ngoài ra còn có công việc đang được thực hiện trên các máy bay tự trị và AI đóng một vai trò rất lớn trong việc điều hướng và ra quyết định. Tích hợp AI trên các bộ phận khác nhau của ngành hàng không sẽ không chỉ cải thiện hoạt động hiện tại mà còn dẫn đến các giải pháp mới và sáng tạo mà chúng ta thậm chí chưa nghĩ đến.
Bạn muốn tìm hiểu thêm về AI? Khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để xem các dự án sáng tạo của chúng tôi và tham gia cộng đồng đang phát triển của chúng tôi. Từ việc thúc đẩy chăm sóc sức khỏe đến chuyển đổi nông nghiệp, chúng tôi đang vượt qua ranh giới của AI! 🌟🚀
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
