Розумне мислення

Стефан Хірмер, керівник відділу наскрізного обслуговування пасажирів Amadeus в аеропортах і авіакомпаніях, розглядає, як ШІ трансформує авіацію.

Галузь авіаційного транспорту перебуває під зростаючим тиском, щоб обробляти зростаючі обсяги пасажирів, зберігаючи при цьому високі стандарти безпеки та відповідаючи очікуванням сучасних мандрівників щодо бездоганного досвіду.

Оскільки Міжнародна рада аеропортів прогнозує, що цього року кількість пасажирів зросте на 10% і досягне мільярда, традиційні методи обслуговування пасажирів стають розтягнутими, що призводить до вузьких місць, затримок і розчарування мандрівників.

Ця проблема особливо гостра у великих транзитних вузлах, де ефективне обслуговування пасажирів може означати різницю між безперебійною роботою та загальносистемними затримками.

І оскільки кількість пасажирів продовжує зростати, аеропорти повинні знайти способи досягти ефективності роботи та забезпечити чудові враження від пасажирів.

Технології штучного інтелекту допомагають авіаційній галузі справлятися з цими викликами: від оптимізації процесів в аеропортах до управління несподіваними збоями.

У цій статті розглядаються два ключові випадки використання штучного інтелекту, які вже дають результати: системи комп’ютерного бачення для обробки пасажирів та інтелектуальні рішення для керування збоями.

Ці приклади демонструють, як штучний інтелект може усунути перешкоди під час подорожей, допомагаючи аеропортам і авіакомпаніям оптимізувати їхню роботу.

Як комп’ютерний зір сприяє плавній обробці пасажирів

Системи комп’ютерного бачення використовують вдосконалені алгоритми машинного навчання та нейронні мережі для обробки та аналізу візуальної інформації в режимі реального часу, що робить їх ідеальними для завантажених аеропортів, де швидка та точна ідентифікація пасажирів і майна має вирішальне значення.

Ці системи на основі штучного інтелекту особливо ефективні при використанні в системах біометричної обробки.

Сучасні алгоритми комп’ютерного зору можуть розпізнавати та аналізувати риси обличчя з надзвичайною точністю, враховуючи варіації типів обличчя, поз та умов освітлення.

Технологія створює те, що називається біометричним шаблоном – унікальний цифровий підпис на основі характеристик обличчя людини – який можна з високою точністю зіставити із зображеннями, які зберігаються протягом короткого періоду часу.

Практичне впровадження цієї технології змінює спосіб обслуговування пасажирів в аеропортах. Замість того, щоб покладатися на традиційні ідентифікаційні документи, мандрівники тепер можуть використовувати свої біометричні дані як ідентифікатор протягом усієї подорожі.

Цей перехід від фізичної до біометричної ідентифікації не тільки підвищує безпеку, але й значно скорочує час обробки в ключових точках взаємодії, таких як реєстрація, охорона та посадка. Завдяки автоматизації ручних перевірок вони є набагато точнішими, оскільки усувають можливі людські помилки.

Прикладом цієї технології в дії є платформа Vision-Box Seamless Journey. Ця система об’єднує багато зацікавлених сторін під час подорожі пасажира, створюючи єдину платформу керування цифровою ідентифікацією.

Технологія дозволяє пасажирам пересуватися через різні контрольно-пропускні пункти аеропорту без повторного пред’явлення фізичних документів, зберігаючи при цьому високі стандарти безпеки завдяки постійній біометричній ідентифікації та верифікації.

Переваги впровадження таких систем виходять за рамки швидшого часу обробки. Аеропорти, які використовують біометричні рішення на основі штучного інтелекту, повідомляють про підвищення точності перевірок безпеки, зниження експлуатаційних витрат і підвищення задоволеності пасажирів.

Наявність більш інтелектуальних систем також допомагає аеропортам удосконалювати свою роботу та ефективніше розподіляти ресурси.

Оскільки авіаційна галузь продовжує розвиватися, інтеграція штучного інтелекту та біометричних технологій ставатиме все більш важливою для аеропортів, які прагнуть зберегти конкурентоспроможність, водночас забезпечуючи ефективний, безпечний і бездоганний досвід, якого потребують сучасні мандрівники.

Розміщення розбитих пасажирів за допомогою ШІ

Збої в польотах залишаються постійною проблемою в авіації. Недавній звіт показує, що більше половини керівників авіакомпаній і аеропортів повідомляють про рівень збоїв вище норми 2019 року.

Традиційні ручні підходи до управління цими збоями часто призводять до перевантаженості персоналу, розчарованих пасажирів і значної операційної неефективності, причому процеси повторного розміщення іноді займають 12 годин на рейс.

Складність сучасних мереж авіакомпаній, особливо в системах хабів і стрілок, робить управління збоями дедалі складнішим.

Коли рейс скасовується або значно затримується, авіакомпанії повинні враховувати кілька факторів одночасно: вільні місця в їхній мережі, пріоритети пасажирів, стикувальні рейси, а також негативний вплив на розклад екіпажу та ширшу роботу, наприклад слоти в аеропорту та обслуговування судна. Без передових технологій ця ситуація може швидко стати надзвичайною.

Штучний інтелект стає ключовим інструментом для зміни того, як авіакомпанії реагують на збої. Сучасні системи штучного інтелекту можуть обробляти величезні обсяги даних у режимі реального часу, враховуючи такі фактори, як статус пасажира, вимоги до підключення та доступну ємність для кількох рейсів і авіакомпаній-партнерів.

Ці системи використовують алгоритми машинного навчання, щоб оцінити тисячі можливих рішень і визначити оптимальні варіанти повторного розміщення постраждалих пасажирів.

Технологія виходить за рамки реагування, включаючи можливості прогнозування, які можуть передбачати потенційні збої на основі таких факторів, як погодні умови та оперативні дані. Це дозволяє авіакомпаніям вживати проактивних заходів, потенційно пропонуючи альтернативні організації подорожей ще до того, як пасажири вирушать до аеропорту.

Системи також можуть визначати пріоритетність рішень на основі різних факторів, наприклад, гарантувати, що бізнес-мандрівники з вузьким сполученням отримають пріоритетне перебронювання, зберігаючи справедливе ставлення до всіх пасажирів.

Впровадження Air Canada цієї технології є яскравим прикладом потенційних переваг. До впровадження відновлення на основі штучного інтелекту управління збоями авіакомпанії було здебільшого ручним, що вимагало значної координації між командами та експертних знань своєї мережі.

Процес може тривати від 45 хвилин до кількох годин на рейс, що часто призводить до перевантажених терміналів. Авіакомпанія тепер постійно надає постраждалим пасажирам варіанти повторного бронювання протягом 30 хвилин після повідомлення про скасування, при цьому більшість мандрівників отримують нові домовленості лише за 10 хвилин – значне покращення порівняно з попереднім середнім показником у 12 годин.

Процес створення цих опцій неймовірно складний, але ця автоматизована система враховує повну пропускну здатність мережі авіакомпанії та політику пріоритетності пасажирів за кілька секунд, що дозволяє швидше та ефективніше приймати рішення під час збоїв.

Пасажири також можуть вибрати з кількох варіантів перебронювання, якщо перший варіант їм не підходить, гарантуючи, що їхні враження будуть найкращими.

Реалізація демонструє, як штучний інтелект може значно підвищити як ефективність роботи, так і досвід пасажирів під час збоїв.

Завдяки автоматизації складних процесів прийняття рішень і врахуванню кількох змінних одночасно, ці системи допомагають авіакомпаніям підтримувати рівень обслуговування навіть у складних ситуаціях, одночасно забезпечуючи справедливе та ефективне повторне розміщення постраждалих пасажирів.

Агенти, відповідальні за систему, як і раніше повністю контролюють її та можуть адаптувати рішення, які вона пропонує для пасажирів, якщо це необхідно.

Використання технології штучного інтелекту в авіації – це більше, ніж просто технологічний прогрес – це стратегічна відповідь на нові виклики галузі.

Оскільки галузь продовжує стикатися зі зростаючими обсягами пасажирських перевезень і ускладненням операцій, стратегічне використання рішень ШІ ставатиме все більш важливим для підтримки конкурентної переваги.

Майбутнє авіації полягає не лише в подоланні цих викликів, але й у використанні технологій, щоб перетворити їх на можливості для покращення досвіду пасажирів та експлуатаційної досконалості.