Mesterséges intelligencia (AI) alkalmazások a repülési ágazatban

Az elkövetkező néhány évben az AI az előrejelzések szerint számos áttörést fog hozni a repülőgépiparban a költségek csökkentése, a tervezési folyamatok lerövidítése, a párhuzamosságok megszüntetése, a kísérletezés, a kiegészítés, a támogatás, a gyártás és a dolgok korszerűsítése révén. A mesterséges intelligencia fejlesztései segíthetik a légiközlekedési és az űrkutatási ágazatot termelési módszereik fejlesztésében. A repülőgépipar azonban korlátozottan alkalmazza az AI-megközelítéseket, elsősorban a jó minőségű adatokhoz való hozzáférés hiánya, az egyszerű modellek előnyben részesítése az összetett modellekkel szemben, valamint a hatékony végrehajtáshoz kompetensebb személyzet és partnerek szükségessége miatt. A megfelelő partner azonban forradalmi újítássá teheti az AI-t, amely hatással van a repülőgép-ipari vállalatok termelékenységére, hatékonyságára, fejlődésére és sebességére. A légiközlekedési szektor gépi tanulást, számítógépes látást, robotikát és természetes nyelvi feldolgozást használ az AI előnyeinek kihasználása érdekében. A prediktív karbantartás, a mintafelismerés, az automatikus ütemezés, a célzott reklámozás és az ügyfelek visszajelzéseinek elemzése a legfontosabb előnyök közé tartozik. A mesterséges intelligencia (AI) technológia nagymértékben javítja a repülési műveleteket, és jelentős hatással van a kereskedelmi repülési ágazatra. A világ vezető légitársaságai mesterséges intelligencia és más élvonalbeli technológiákat alkalmaznak, hogy személyre szabott szolgáltatásokat nyújtsanak és javítsák az ügyfelek élményét. A repülőtéren az önkiszolgáló kioszkok automatizálják az eljárásokat és a biztonsági ellenőrzéseket. Sőt, ezek csak a jéghegy csúcsaként sorolhatók be, számos más alkalmazás is van, amelyeket alább kiemeltünk: 

1. Az utas azonosítása

A biztonsági szkennereknek, a gépi tanulási technikáknak és a biometrikus azonosításnak köszönhetően a működési hatékonyság nőni fog a földi munkaerő körében. Sok amerikai repülőtér mesterséges intelligencia segítségével azonosítja a potenciális fenyegetéseket a forgalmas repülőtereken. Az AI képességekkel rendelkező eszközök képesek felgyorsítani az utasazonosítási folyamatot.

2. Poggyászellenőrzés

Syntech ONEA japán oszakai repülőtéren telepítik az AI platformot, amely számos szállítószalaghoz csomagszűrést biztosít. A Syntech One képességét a lehetséges veszélyek észlelésére javítja a röntgensugaras biztonsági rendszerrel való kompatibilitása. A biztonsági személyzet az automatizált poggyászátvizsgálás segítségével gyorsan és hatékonyan találhat tiltott dolgokat, ami drámaian csökkentené a biztonsági személyzet munkaterhét.

3. Termékek tervezése

A repülési ágazat gyakran előnyben részesíti a megfizethető és megbízható repülőgép-alkatrészeket a költségek csökkentése érdekében, ahol csak lehetséges. Az ilyen alkatrészek létrehozásához az autógyártók kombinálhatják a generatív struktúrákat mesterséges intelligencia algoritmusokkal. Az iteratív tervezés egy olyan folyamat, amelyben a technológusok vagy építészek ismétlődően tökéletes terméket állítanak elő a tervezési kritériumok bemenetként történő felhasználásával, valamint olyan korlátokat és jellemzőket, mint az anyagok, a rendelkezésre álló eszközök és egy meghatározott költségvetés. A fejlett tervezési programozás lehetővé teheti a terméktervezők számára, hogy különféle tervezési ötleteket értékeljenek, ha gyorsan párosítják az MI-vel. A tervezők ezt az innovációt új könnyű és megfizethető termékek létrehozására használhatják fel. A mesterséges intelligencia ezért segíthet a repülőgépiparnak tervezési és gyártási módszereinek optimalizálásában.

4. Dinamikus jegyárak

Ha vásárolt már repülőjegyet, tudja, hogy ez egyedülálló élmény. Ugyanarra a járatra eltérő árak vonatkozhatnak az utazás-összehasonlító eszköztől függően. Az indulási idő, az úti cél, az utazás hossza és a rendelkezésre álló jegyek száma egyaránt befolyásolja az árakat. A jegy ára percről percre változhat. Ennek az az oka, hogy a légitársaságok dinamikus árképzésként ismert gyakorlatot alkalmaznak. Ez egy olyan módszer, amellyel az árat a jelenlegi piaci feltételek alapján a legmagasabb profitszintre módosítják. A dinamikus árazási algoritmusok olyan kifinomult technikákat használnak, mint a gépi tanulás és a kiterjedt adatelemzés. 

5. Késleltetési előrejelzés

A késések gyakoriak, és többnyire különféle változók befolyásolják. A modern ML-alapú alkalmazások világszerte segíthetnek a légitársaságoknak és repülőtereknek a késések előrejelzésében és az ügyfelek azonnali tájékoztatásában. Az ügyfeleknek több idejük lesz utazási terveik megváltoztatására, vagy szükség esetén egyéb megállapodások megtételére, ami jelentősen javítja a légiközlekedési ágazat UX-jét (User Experience).

6. Az üzemanyag hatékony felhasználása

A repülési ipar kiemelten kezeli az üzemanyag minőségét, és a repülőgépek üzemanyag-fogyasztásának enyhe csökkenése is jelentősen befolyásolhatja a vállalkozás jövedelmezőségét és fenntarthatóságát.

A mesterséges intelligencia által működtetett eszközök alkalmazása az üzemanyag-felhasználás csökkenését eredményezheti. Például egy francia startup, a Safety Line gépi tanulási alkalmazása segíthet a pilótáknak javítani mászási pályájukon minden repülés előtt. Az emelkedési folyamat a legtöbb benzint használja fel, így ennek a fokozatnak a fokozása jelentős pénzügyi megtakarítást eredményez.

7. Működő ellátási lánc menedzsment

Az elosztóhálózat mesterséges intelligenciát használ, amely racionalizálja a repülési ipart. A karbantartási és rutinjavítási műveletek könnyebben elvégezhetők a jobb ellátási lánc kompetenciával, mint a manuálisan kompatibilisek. Mivel a javítások időpontja általában előre ismert, így pénzt takarít meg és minimalizálja az állásidőt. Az adatgyűjtés automatizálása lehetővé teszi az ellátási lánc menedzsment képességének gyors fejlesztését.

8. Gyakorlatok és képzés

A mesterséges intelligencia felhasználható repülési képzés felépítésére. Az AI-szimulációk interaktív virtuális keretrendszerekkel kombinálhatók, így a pilóták teljes szimulációs környezetet biztosítanak. Mesterséges intelligencia képességekkel rendelkező szimulátorok is használhatók tudományos adatok, például biometrikus adatok gyűjtésére és értékelésére, hogy a hallgatók tanulmányi teljesítménye alapján személyre szabott képzési rendszereket dolgozzanak ki. Ez erős építési pontnak bizonyulhat. 

9. Vevői elégedettség

A kereskedelmi repülésben az ügyfelek elégedettsége és a szolgáltatási színvonal létfontosságú. A mesterséges intelligencia az egyik módszer, amelyet a légitársaságok alkalmazhatnak az ügyfelek elkötelezettségének növelésére és az első osztályú ügyfélszolgálat biztosítására. A mesterséges intelligencia (AI) által vezérelt chatbotok olyan automatizált rendszerek, amelyek valós idejű, emberszerű fogyasztói szolgáltatásokat tudnak nyújtani. Az online chatbotok az ügyfélszolgálat automatizálásával segíthetik a vállalkozásokat. Számos módja van ennek megvalósítására, amelyek közé tartozik:

• Tanácsok a vásárlók pontos és személyre szabott vásárlásához
• Az AI-alapú chatbotok azonnali és udvarias támogatást nyújthatnak.
• Az automatikus segítség mindig rendelkezésre állna.
• Az ügyfelek interakciói hatékonyabbnak bizonyulhatnak.

10. Karbantartás tervezése

A világ legnagyobb repülőgépgyártója, az Airbus mesterséges intelligencia-alkalmazásokat alkalmaz, hogy növelje repülőgép-javítási eljárásainak megbízhatóságát. A Skywise nevű felhőalapú eszköz segíti a gyakorlati adattárolást. A flotta folyamatosan hatalmas mennyiségű adatot gyűjt össze és rögzít, elemzi és felhőszerverre menti. A mesterséges intelligencia és a prediktív analitika szisztematikus módszert hoz létre a légitársaságok számára, hogy hatékony eljárást válasszanak a repülőgépek karbantartására.

Eddig a légi közlekedésben az MI-t csak a földön alkalmazták. A gépi tanulást arra használták, hogy megtalálják a mintákat és anomáliákat a repülőgépekből és hajtóművekből lekonvertált hatalmas adatokban. A légiközlekedési ágazat csak nemrégiben indult útjára a mesterséges intelligencia felé; ezért az AI teljes körű átvétele kihívást jelent, és eltarthat egy ideig. Ma azonban a technológia rohamosan fejlődik. Ahhoz, hogy a vállalkozások profitálhassanak a digitális átalakulásból, gyorsnak, hatékonynak, tartósnak és produktívnak kell lenniük. A mesterséges intelligencia bevezetése segíti az utazási és légiközlekedési szektort. Az egyéni ügyfélélmények biztosítását a szolgáltatók mesterségesintelligencia-alapú chatbotok, azonnali üzenetküldő alkalmazások és egyéb intelligens eszközök segítségével érhetik el.

Referenciák:

• https://www.analyticssteps.com/blogs/8-applications-ai-aerospace-industry
• https://aithority.com/predictive/ai-applications-in-aviation-and-travel-industry/#:~:text=The%20aviation%20industry%20leverages%20AI,to%20improve%20overall%20customer%20experience
• https://addepto.com/blog/fly-to-the-sky-with-ai-how-is-artificial-intelligence-used-in-aviation/#
• https://www.techopedia.com/the-role-of-artificial-intelligence-in-the-aviation-industry/2/33247

<!–

->