Tartalom
- Következő generációs Autopilots
- A katasztrófák megelőzése
- A kommunikáció javítása
- Nincsenek hibák, nincs stressz - Az Ön életét megváltoztató szoftverek készítésének lépésről lépésre történő leírása az élet megsemmisítése nélkül
- Az ügyfélélmény fokozása
- Flotta- és műveleti menedzsment
- Következtetés
Forrás: Kosssmosss / Dreamstime.com
Elvitel:
Az AI-t a repülésben olyan módon használják, amely segíthet a pilótáknak, a földi személyzetnek és más személyzetnek, valamint az utasoknak. Íme néhány a legújabb innovációk közül.
A világszerte 2019-ben több mint 865 milliárd dolláros működési bevétellel a légiközlekedési ágazat majdnem megháromszorozódott az elmúlt 15 évben. A szakértők azt jósolják, hogy az utasforgalom megkétszereződik az elkövetkező 20 évben, és nem meglepő, hogy sok vezető légitársaság, mint például az American Airlines és a Southwest, már megkezdte a legújabb technológiák vizsgálatát szolgáltatásainak bővítése érdekében.
Az AI azon kedvelt technológiák közé tartozik, amelyeket az ipar innovációjához vezetnek, lépést tartanak a megnövekedett vevői igényekkel, és javítják az általános hatékonyságot minden szinten. Például, a Delta Air Lines prediktív technológiai mérnöke, James Jackson igazgatója megerősítette ezt a tendenciát, miközben egy intelligens karbantartási témájú prezentáción beszélt a 2019. évi AEEC / AMC és MMC általános ülésén. "Szeretnénk integrálni a fejlettebb technológiák, például a gépi tanulás, a mesterséges intelligencia, a természetes nyelvfeldolgozás és a mélyreható tanulás néhány technológiáját a prediktív karbantartási folyamatunkba."
De vessünk közelebbről az AI és ML alapú technológiákat, amelyek a nem túl távoli jövőben javítják (vagy már rendelkeznek) a repülési iparral. (A legújabb repülési technológiával kapcsolatos további információkért lásd: A mesterséges intelligencia szerepe a repülés területén.)
Következő generációs Autopilots
A pilóta nélküli repülőgéprendszerek (UAS) minden bizonnyal a kognitív számítástechnika egyik legelterjedtebb alkalmazása, főleg mivel a drónok jóval túlhaladtak a katonai felhasználásukon át, és a mezőgazdasági, kereskedelmi és ipari célokra használt általános gizmová váltak. De a jelenlegi AI-technológia olyan lenyűgöző ütemben halad tovább, hogy manapság az új autopiloták ember-közeli intelligenciával rendelkeznek.
Néhány, eredetileg az UAS biztonsága érdekében kifejlesztett rendszer számos kereskedelmi repülőgép pilótafülkéjére jutott el, és sokkal többet tudnak megtenni, mint csupán autopilotsként működni. Kompenzálhatják a bonyolult manőverek során végzett nehéz kezelést az érzékelőktől beszerzett adatok automatikus felhasználásával, és valódi társpilótákká válnak, amelyek hozzájárulhatnak a sok pilóta kognitív fáradtságának csökkentéséhez. És annyira hangzik, mint az EDI a Mass Effect-től, hogy átváltom a karrierem, és csak pilóta leszek beszélgetés egy intelligens számítógéppel, aki elmondja nekem, hogy mennyire fontos a pajzsok emelése a bejövő támadás elfordításához.
A katasztrófák megelőzése
Noha néhány nemrégiben bekövetkezett légi katasztrófa miatt a hibás AI-t vádolják, az intelligens számítógépek valószínűleg jelentősen csökkentik a fedélzeten lévők kockázatait. Az egyik ilyen technológia a Skywise, amely a Palantir és az Airbus közötti partnerségből származik, hogy valós időben hatalmas mennyiségű flotta-adatgyűjtést végezzen a repülőgépek nem tervezett karbantartásának és a repülések törlésének csökkentése érdekében. Nem kell magyarázni, hogy ha ez a technika helyesen hajtja végre, önmagában milliókat tud megtakarítani.
Az IBM Watson AI-jét a helyszíni javítási személyzet vezetésére használják, míg a GE megoldása a repülőgép-érzékelők által gyűjtött adatokat fogja felhasználni a gépi tanuláson alapuló prediktív karbantartási szolgáltatás táplálására, amely csökkenti a sugárhajtóművek karbantartását. Még a NASA is felugrott a fedélzeten (szándékosan), és segít az Országos Közlekedésbiztonsági Testület, a Szövetségi Repülési Igazgatóság és több mint 50 légitársaság és repülőgépgyártó között megosztott adatok gyűjtésében. Ezeket az adatokat a MITER koordinálja a repülésbiztonsági információelemzési és megosztási (ASIAS) adatkonzorcium számára, egy olyan programmal, amelyet arra használnak, hogy az AI-t megtanítsa a repülési adatok rendellenességeinek mintáinak felfedezésére. Ilyen módon az algoritmusok képesek lehetnek megállapítani, hogy ezek a minták előrejelzik-e a lehetséges problémákat, és észlelni őket, mielőtt azok megtörténnének.
A kommunikáció javítása
A légiforgalmi irányítás (ATC) kommunikációja mindig zavar. A hangos háttérzaj, a nagy sebességű kommunikáció és a zajos szavak megnehezítik a pilótákat a közlekedési riasztások és utasítások időben történő megértését. A dolgok még zavarosabbak lehetnek Európában, ahol az erősen ékezetes angol nyelv nagyon megkönnyíti a pilóták számára, hogy megértsék, mi a helyzet a földön (nos… talán Adásban megfelelőbb lenne) körülöttük zajlik. És ha valaha is hallottál egy olaszt, aki próbál beszélni angolul (nyilvánvalóan engem kivéve), akkor tökéletesen megérti, mire gondolok. Az AI segíthet enyhíteni ezt az állandó kihívást azáltal, hogy kiaknázza a legújabb természetes nyelvi feldolgozási (NLP) képességeit, hogy könnyen kezelhető és könnyen hozzáférhető valós idejű átiratot biztosítson ezekről a beszélgetésekről.
Nincsenek hibák, nincs stressz - Az Ön életét megváltoztató szoftverek készítésének lépésről lépésre történő leírása az élet megsemmisítése nélkül
Nem javíthatja a programozási készségét, ha senki sem törődik a szoftver minőségével.
Az AI segítséget nyújt egyéb, nem kevésbé nehézkes kommunikációs kérdésekben is.Bármely vállalkozás, amelynek több tucat alkalmazottot kell összehangolnia, nagyon jól tudja, mennyire bonyolult lehet a termelékenység fenntartása nehéz időkben. A légitársaságoknak rendkívül összetett és változatos hálózatokat kell irányítaniuk olyan emberekkel, mint pilóták, mérnökök, légiutas-kísérők és más személyzet olyan tagjai, akik gyakran különböző nyelveket beszélnek, vagy különböző országokból származnak. Bármelyiküknek csak az átütemezése hatalmas feladat lehet, ám az AI-alapú menedzser könnyen megoldható. Egy gép másodpercek alatt több tényezőt, például a személyzet tagjainak képesítéseit és képesítéseit veheti figyelembe, és a hatékony ütemezés érdekében összehasonlíthatja őket képesítésükre, rendelkezésre állásukra és repülési fáradtságukra vonatkozó információkkal.
Az ügyfélélmény fokozása
Akárcsak minden más olyan ágazathoz, ahol a vevői elégedettség szerepet játszik, a légitársaságok sokat profitálhatnak a legújabb AI technológiákból. A leg intuitívabb alkalmazások között szerepel az ügyfelek adatainak gyűjtése preferenciáik meghatározása érdekében, az AI használata a marketing kutatási erőfeszítések javításához, az ügyfelek megtartásának növeléséhez és az ajánlat fokozásához. A számítógépes látás (CV) felhasználható az utasok poggyászának átvilágítására, méretük hatékonyabb meghatározására, a poggyászvesztés kockázatának csökkentésére és az illegális anyagok csempészetének megelőzésére.
Más AI-alapú technológiákat, például az arcfelismerést, a cégek, például a Delta Air Lines, már használtak a check-in folyamat felgyorsítására. Ez javíthatja sok utazó életminőségét. A csevegőbotok és a virtuális asszisztensek arra szolgáltak, hogy az ügyfeleknek információt kapjanak repülésük állapotáról, segítséget nyújtanak számukra a problémák megoldásában, és segítséget nyújtanak számukra a bejelentkezési kérelmek és a beszállás során. (A chatbotokkal kapcsolatos további információkért lásd: Mi kérdeztük az IT profik kérdését, hogyan fogják a vállalatok a jövőben használni a chatbotokat. Itt álltak, amit mondtak.)
Flotta- és műveleti menedzsment
A repülőgépek nagyon költségesek a karbantartás és üzemeltetés szempontjából, különösen a nagy flották esetében. Például a United Express csak napi 4600 járatot üzemeltet 357 repülőtérre az egész bolygón. Hatékonyságuk javítása jelentősen csökkentheti az üzemeltetési költségeket és az általános költségeket, és az AI sokféle módon segíthet. A jegyárak dinamikus optimalizálásáig, a repülési késések előrejelzéséig, a repülési útvonalak optimalizálásáig és a csalások észleléséig az ML javíthatja mind a kereskedelmi flották, mind a légi árufuvarozási szolgáltatások működési hatékonyságát.
Az olyan vállalatok, mint például az Airbus, még egyedi AI technológiákat fejlesztenek, hogy repülőgépeik hatékonyságát még az építés előtt javítsák. A különféle gyárakból származó adatok elemzésével információkat gyűjthetnek a gyártási folyamatról, előre jelezhetik a potenciálisan zavaró eseményeket, és a lehető leghamarabb megoldhatják a problémákat - néha még azelőtt is, hogy megtörténik.
Következtetés
Jelenleg a kereskedelmi utasszállító légitársaságok nagyszerű felvételei a korai alkalmazók, akik a repülési ágazat AI-forradalmának vezetõi. Az egész iparág azonban jelentős potenciált mutat, és termékeny talajt kínál ezeknek a rendkívül modernizáló megoldásoknak a fejlesztésére. A biztonság azonban rendkívül fontos, mivel a világ már megtapasztalta a rosszul alkalmazott AI technológia pusztító következményeit.