Conţinut
- Piloturi automate de genul următor
- Prevenirea dezastrelor
- Îmbunătățirea comunicațiilor
- Fără bug-uri, fără stres - Ghidul dvs. pas cu pas pentru crearea de programe care schimbă viața fără a vă distruge viața
- Îmbunătățirea experienței clienților
- Managementul flotelor și al operațiunilor
- Concluzie
Sursa: Kosssmosss / Dreamstime.com
La pachet:
AI este utilizat în aviație, în moduri care pot ajuta piloții, echipajul de la sol și alte persoane, precum și pasagerii. Iată câteva dintre cele mai noi inovații.
Cu peste 865 miliarde de dolari în venituri operaționale în 2019 la nivel mondial, sectorul companiilor aeriene s-a triplat aproape în ultimii 15 ani. Experții prevăd că traficul de pasageri se va dubla în următorii 20 de ani și nu este surprinzător faptul că multe dintre companiile aeriene de top, precum American Airlines și Southwest, au început deja să se uite la cele mai noi tehnologii pentru a-și îmbunătăți serviciile.
AI se numără printre tehnologiile preferate utilizate pentru a aduce inovația în această industrie, ține pasul cu cererile crescute ale clienților și îmbunătățește eficiența generală la toate nivelurile. Doar pentru a da un exemplu, managerul tehnologiei predictive Delta Air Lines, James Jackson, a confirmat această tendință în timp ce a vorbit la o prezentare inteligentă pe teme de întreținere în cadrul sesiunii generale AEEC / AMC și MMC din 2019. „Vrem să integrăm unele dintre tehnologiile mai avansate, cum ar fi învățarea automată, inteligența artificială, procesarea limbajului natural și învățarea profundă în procesul nostru de întreținere predictivă.”
Dar să aruncăm o privire mai atentă asupra tehnologiilor bazate pe AI și ML care vor îmbunătăți (sau au deja) industria aviației într-un viitor nu prea îndepărtat. (Pentru mai multe despre cele mai noi tehnologii aeronautice, consultați Rolul inteligenței artificiale în industria aviației.)
Piloturi automate de genul următor
Sistemele de avioane fără pilot (UAS) sunt cu siguranță una dintre cele mai cunoscute aplicații ale calculului cognitiv, mai ales că drone s-au depășit mult dincolo de utilizarea lor militară pentru a deveni un dispozitiv principal folosit în scopuri agricole, comerciale și industriale. Dar tehnologia AI actuală continuă într-un ritm atât de uimitor, încât noile pilote automate au inteligență aproape umană în aceste zile.
Unele sisteme dezvoltate inițial pentru siguranța UAS au ajuns în cockpit-urile multor aeronave comerciale și pot face mult mai mult decât să acționeze ca autopilote. În măsură să compenseze manevrarea dificilă în timpul manevrelor complexe prin utilizarea automată a datelor obținute de la senzori, ei devin adevărați copiloti care pot ajuta la reducerea oboselii cognitive experimentate de mulți piloți. Și se pare că este EDI de la Mass Effect încât voi schimba cariera mea și voi deveni pilot doar la vorbi cu un computer inteligent care îmi spune importanța ridicării scuturilor pentru a devia un atac de intrare.
Prevenirea dezastrelor
Deși vina pentru unele catastrofe aeriene recente a fost pusă asupra IA defectuoase, computerele inteligente pot reduce riscurile pentru toată lumea la bord cu o marjă semnificativă. Una dintre aceste tehnologii este Skywise, născută din parteneriatul dintre Palantir și Airbus pentru a colecta cantități imense de date ale flotei în timp real pentru a reduce întreținerea neplanificată a aeronavelor și a anulărilor de zbor. Nu este nevoie să explicați cum, dacă este implementată corect, această tehnologie singură poate economisi milioane de dolari.
AI-ul IBM Watson va fi utilizat pentru a ghida personalul de reparații la fața locului, în timp ce soluția GE va folosi datele colectate de senzorii aeronavei pentru a alimenta un serviciu de întreținere predictivă bazat pe învățare, care va reduce întreținerea motoarelor cu jet. Chiar și NASA a sărit la bord (intenția pun), și ajută la colectarea datelor partajate între Consiliul Național pentru Siguranța Transporturilor, Administrația Federală a Aviației și peste 50 de companii aeriene și producători de aeronave. Aceste date sunt coordonate de MITER pentru consorțiul său de date privind informațiile privind siguranța aviației și partajarea (ASIAS), un program care va fi utilizat pentru a învăța AI cum să descopere tipare de anomalii în datele de zbor. În acest fel, algoritmii pot fi capabili să stabilească dacă aceste tipare sunt predictive de probleme potențiale și le pot detecta înainte de a se întâmpla.
Îmbunătățirea comunicațiilor
Comunicările de control al traficului aerian (ATC) sunt întotdeauna o mizerie. Zgomotul puternic de fundal, comunicațiile de mare viteză și cuvintele înțepenite fac foarte dificil pentru piloți să înțeleagă alertele de trafic și instrucțiunile în timp util. Lucrurile pot deveni și mai confuze în Europa, unde engleza puternic accentuată face cu adevărat greu pentru piloți să înțeleagă ce este pe pământ (ei bine ... poate în direct ar fi mai potrivit) se întâmplă în jurul lor. Și dacă ați auzit vreodată un italian care încearcă să vorbească engleza (în afară de mine, evident), ați înțelege perfect ce vreau să spun. AI-ul poate ajuta la ameliorarea acestei provocări constante prin folosirea ultimelor sale capacități de procesare a limbajului natural (NLP) pentru a oferi transcrieri în timp real ușor de utilizat și extrem de accesibile ale acestor conversații.
Fără bug-uri, fără stres - Ghidul dvs. pas cu pas pentru crearea de programe care schimbă viața fără a vă distruge viața
Nu îți poți îmbunătăți abilitățile de programare atunci când nimeni nu îi pasă de calitatea software-ului.
AI poate ajuta și la alte probleme de comunicare care nu sunt mai puțin greoaie.Orice afacere care trebuie să coordoneze zeci de angajați știe foarte bine cât de complicat poate fi menținerea productivității în perioadele grele. Companiile aeriene trebuie să gestioneze rețele extrem de complexe și diversificate de oameni, cum ar fi piloți, ingineri, însoțitori de zbor și alți membri ai echipajului care vorbesc adesea limbi diferite sau provin din țări diferite. Chiar și reprogramarea oricăreia dintre ele poate fi o sarcină masivă, dar poate fi rezolvată cu ușurință de către un manager alimentat de AI. O mașină poate ține cont de mai mulți factori, precum certificările și calificările membrilor echipajului în câteva secunde și le poate face referire încrucișată cu informații despre calificările, disponibilitatea și oboseala zborului pentru o programare eficientă.
Îmbunătățirea experienței clienților
La fel ca orice alt sector în care satisfacția clienților este un factor, companiile aeriene pot beneficia foarte mult de cele mai noi tehnologii AI. Printre aplicațiile cele mai intuitive se numără colectarea datelor clienților pentru a determina preferințele lor, utilizarea AI pentru îmbunătățirea eforturilor de cercetare de marketing, creșterea păstrării clienților și îmbunătățirea ofertei. Viziunea computerului (CV) poate fi utilizată pentru a ecrana bagajele pasagerilor, pentru a determina dimensiunile acestora mai eficient, pentru a reduce riscul de pierdere a bagajelor și pentru a preveni contrabandă cu substanțe ilegale.
Alte tehnologii bazate pe AI, precum recunoașterea facială au fost deja folosite de companii precum Delta Air Lines pentru a accelera procesul de check-in. Poate îmbunătăți calitatea vieții pentru mulți călători. Chatbots și asistenți virtuali au fost folosiți pentru a oferi clienților informații despre starea zborului lor, pentru a-i ajuta să rezolve probleme și pentru a-i ajuta în timpul cererilor de check-in și a procedurilor de îmbarcare. (Pentru mai multe despre chatbots, consultați Am întrebat profesioniștii IT despre ce întreprinderi vor folosi chat-urile în viitor. Iată ce au spus.)
Managementul flotelor și al operațiunilor
Aeronavele costă mult pentru întreținere și funcționare, în special flote mari. Singur United Express, de exemplu, operează aproximativ 4.600 de zboruri pe zi către 357 aeroporturi de pe întreaga planetă. Îmbunătățirea eficienței lor poate reduce semnificativ costurile operaționale și cheltuielile generale, iar AI poate ajuta în mai multe moduri. De la optimizarea dinamică a prețurilor biletelor, până la prezicerea întârzierilor de zbor, optimizarea rutelor de zbor și detectarea fraudelor, ML poate spori eficiența operațională atât a flotelor comerciale, cât și a serviciilor de transport aerian.
Companii precum Airbus dezvoltă chiar tehnologii AI personalizate pentru a spori eficiența avioanelor lor chiar înainte de a fi construite. Analizând datele provenite din diverse fabrici, acestea pot atrage informații despre procesul de fabricație, pot prezice evenimente potențial perturbatoare și pot rezolva orice problemă cât mai devreme posibil - uneori chiar înainte de a se produce.
Concluzie
În momentul de față, marile fotografii ale companiilor aeriene comerciale de pasageri sunt primii adopți care conduc liderul revoluției AI în sectorul aviației. Cu toate acestea, întreaga industrie prezintă un potențial mare și este un teren fertil pentru dezvoltarea multor soluții extrem de modernizante. Cu toate acestea, siguranța este primordială, deoarece lumea a cunoscut deja consecințele devastatoare ale unei tehnologii AI slab implementate.