Штучний інтелект в аеропортах: початок нової ери

Сила штучного інтелекту, усвідомлення того, що справа не лише в заміні персоналу, та забезпечення його безпечного впровадження – це лише деякі з тем, що обговорювалися на першому саміті «Штучний інтелект в аеропортах» у Лондоні.

У грудні в Твікенемі, Лондон, зібралися численні технологічні експерти, стартапи, представники аеропортів та постачальники рішень у сфері штучного інтелекту на перший саміт «Штучний інтелект в аеропортах».

Захід, організований Airport World та Egremont Group, мав на меті створити ясність, налагодити зв'язки та вселити відданість ролі штучного інтелекту в роботі аеропортів, і він не розчарував.

Дійсно, на саміті було висловлено багато думок і багато чого дізналися, зокрема один із спікерів зізнався, що знає деяких ІТ-директорів аеропортів, які мають проблеми з домашнім Wi-Fi!

Саміт розпочався з вітального слова Ніка Крейна, старшого консультанта Egremont Group з питань трансформації операцій аеропортів, який наголосив на трансформаційному потенціалі штучного інтелекту у зміні операцій аеропортів та вражень пасажирів.

Він також швидко зазначив, що успішне впровадження штучного інтелекту залежить не лише від технологій, а й від лідерства, врахування термінів, гнучкості та відкритості до змін.

«Штучний інтелект розвивається дуже швидко. Навіть деякі батьки-засновники насправді не знають, чим це закінчиться або куди це нас приведе», – сказав Крейн делегатам.

«Але не бійтеся, ми всі в цьому разом, і дозвольте цьому зарядити нас енергією, а не боятися нас і лякати нас тим, що може статися. Бо ми не глядачі. Ми ті, хто робить це можливим».

«Ми вирішуємо, як аеропорти будуть переформовані завдяки новим технологіям. Сьогодні в цій кімнаті у нас є оператори, новатори та стратеги. Ми ті, хто щодня керує найскладнішими операціями у світі. Ми не ті люди, які повинні цього цуратися. Ми ті, хто це створює, і ми маємо право голосу щодо того, як це відбуватиметься».

«Штучний інтелект вже тут. Він існує вже багато років, багато десятиліть, насправді, набагато раніше, ніж більшість людей вважає та розуміє. Але зараз він доступніший, він більш помітний, і він змінює не лише те, як працює «за лаштунками», але й те, як ми всі функціонуємо та взаємодіємо з послугами».

«Це стосується не лише технологій, а й людей, процесів та того, як ми керуємо. Це лідерство, це енергія, це час, а також гнучкість, не бути надто жорстким, але й бути відкритим до нового та можливого».

«Штучний інтелект вже змінює очікування пасажирів. Він переосмислює те, як ми очікуємо, що відбуватиметься, чого ми хочемо та якою має бути цінність».

За ним пішов Нікола Лончар, самопроголошений «фрілансер-технолог» та колишній головний інженер-програміст, який наголосив на важливості вибору правильних інструментів штучного інтелекту для конкретних завдань та розуміння їхніх обмежень.

Він пояснив, що ці інструменти включають машинне навчання, глибоке навчання, моделі великих мов (LLM) та генеративний штучний інтелект.

Лонкар також обговорив еволюцію штучного інтелекту, його практичне застосування, обмеження та важливість стратегічного лідерства, інфраструктури та співпраці у відповідальному та ефективному впровадженні ШІ.

Ключові моменти включали важливість вибору правильних інструментів штучного інтелекту, розуміння їхніх обмежень та інтеграцію їх у ширші системи. Розглядаючи можливості та проблеми моделей великих мов (LLM), Лонкар – керівник інженерного відділу CleverChain – вказав на їхню нездатність виконувати точні обчислення, недетермінований характер та потенціал для галюцинацій.

Він сказав: «Штучний інтелект — це не панацея. Існують значні компроміси, які слід враховувати при виборі інструментів ШІ, або навіть при їх використанні взагалі. Знаєте, яка відносна продуктивність порівняно з іншими інструментами, особливо не-ШІ? Якщо подивитися на вартість завдання та результат, чи все ще ви отримуєте вигідну угоду?»

«А також, що дуже важливо, скільки зусиль знадобиться для його обслуговування, особливо порівняно з альтернативними варіантами? Виберіть правильний інструмент для роботи».

Далі виступив головний технічний та інформаційний директор Auj Браян Рош, який обговорив інтеграцію штучного інтелекту в аеропортах, наголосивши на важливості центрів обробки даних для забезпечення роботи штучного інтелекту та хмарних сервісів, а також на необхідності для аеропортів контролювати свої дані та інфраструктуру для досягнення кращих результатів та підвищення ефективності.

Він відзначив потенціал використання штучного інтелекту для покращення обслуговування пасажирів та збільшення неаерокосмічних доходів, наголосив на проблемах ізольованих закупівель та необхідності єдиного підходу до використання машинного навчання та програмно-визначених мереж (SDN) для покращення зв'язку всього аеропорту.

Він також обговорив потенціал біометричних систем, таких як індійська система розпізнавання облич Digi Yatra, та переваги використання низькоенергетичних мереж, таких як LoRaWAN, для економічно ефективного управління датчиками.

Крім того, він попередив про ризики швидких рішень та аутсорсингових контрактів, коли аеропорти не контролюють власні дані, оскільки взяття під контроль даних та інфраструктури дозволить досягти кращих результатів та підвищити ефективність.

Він сказав: «Можливо, я трохи занадто практичний, але я шукаю прибутку. Я шукаю повернення інвестицій. Тож, як компанія, ми прагнемо забезпечити, щоб клієнти володіли власною мережею, і це вся мережа, все. Сприяння, все, рішення «чорної скриньки».

«Подумайте про тих людей, які зараз керують Хітроу та Гатвіком, операційними системами, чорними скриньками. Дані належать не вам, а аутсорсеру».

Наводячи приклад економії, якої можна досягти завдяки кращому використанню технологій, Рош сказав: «Я можу навести вам кілька реалістичних речей. Візьмемо авіакомпанію з парком із 900 літаків. Якщо ви можете заощадити їм одну хвилину на їхньому польоті, одну хвилину на їхньому розвороті, за консервативним сценарієм, ви можете заощадити їм 50 мільйонів доларів на рік».

«Можна було б підняти його вище, бо ми ніколи не вимірюємо вигоди. Ми вимірюємо точну цифру, тобто вартість ремонту, тобто, можливо, втрату слота. Але насправді, якщо подивитися на паливо, яке можна заощадити, якщо подивитися на вартість електроенергії, бо, очевидно, у нас є чилери до літака та стан електропостачання, це близько 90 мільйонів доларів на рік лише за одну хвилину економії по всьому парку літаків».

Наводячи ще один приклад того, чому аеропорти повинні краще контролювати та контролювати технології, встановлені на їхніх об'єктах, Рош зазначив, що хоча встановлення датчиків в аеропорту коштує всього 75 фунтів стерлінгів, заміна кожного з них може коштувати понад 7000 фунтів стерлінгів через обладнання та робочу силу, необхідні для виконання цієї роботи.

А великий міжнародний аеропорт може мати до 22 000 датчиків, які виконують всі функції: від моніторингу пасажиропотоку, посилення операцій безпеки та надсилання повідомлень пасажирам до опалення або охолодження будівель по всьому кампусу аеропорту.

«Ви можете гарантувати, що 5% датчиків аеропорту вийдуть з ладу в будь-який момент часу», – зазначив він. «Чому? Тому що контракти були придбані окремо, і вони були на 15 років. П’ять років – на запчастини та роботу, перші п’ять років. Другий – лише на запчастини. Третій – зателефонуйте нам, і ми зробимо виклик для вас».

«Отже, що відбувається, коли у вас є 22 000 датчиків, а 5% або 10% з них вийшли з ладу? Вартість ремонту приголомшує».

Перша панельна дискусія дня була загальноаеропортовою, в якій взяли участь спеціаліст з технологій безпеки лондонського аеропорту Гатвік Ентоні Паркер; керуючий директор аеропорту Тіссайд Філ Форстер; та керівник відділу планування та аналітики пропускної здатності аеропорту Дубліна Роїдін Кроулі.

І, як і слід було очікувати, обговорення зосередилося на впровадженні штучного інтелекту в авіації. Дублінський аеропорт використовує штучний інтелект для своїх короткострокових прогнозів, Філ Форстер розповів, що аеропорт Тіссайд є випробувальним майданчиком для вантажних та логістичних технологій, а Паркер з лондонського аеропорту Гатвік розглянув виклики та можливості штучного інтелекту з точки зору безпеки.

Кроулі з Дубліна визнала, що її аеропорт був «досить незрілим» у впровадженні інсталяцій штучного інтелекту, хоча одна з цілей, для якої він використовується, — це складання короткострокових прогнозів.

«Це найбільший успіх, якого ми досягли зі штучним інтелектом на сьогоднішній день», – захоплено сказала вона. «Ми отримуємо наш прогноз щорічно для бюджету та використовуємо машинне навчання, щоб отримати 30-денний короткостроковий прогноз».

«Він має надзвичайно багато вхідних даних з експлуатації. Але також враховує останні тенденції щодо часу презентації, різних профілів пасажирів, усієї інформації про бронювання, а також прогнозовану інформацію про бронювання від авіакомпаній».

«Це працює дуже добре. Він навчається від пасажирів і від терміналу, тому наш прогноз значно покращився. Раніше у нас була різниця в 7% в будь-який бік, а зараз вона в межах 2%. Тож це велика заслуга».

Кроулі розповіла, що оператор аеропорту також використовує алгоритми машинного навчання для прогнозування ефективності роботи персоналу та оптимізації кількості персоналу. Вона зазначила, що регуляторне середовище в Ірландії обмежує використання штучного інтелекту для виявлення загроз на смугах безпеки.

Форстер з аеропорту Тіссайд пояснив, що його аеропорт розташований у межах вільного порту Тіссайд, і це призвело до того, що він став «випробувальним майданчиком для цифрової торгівлі» для нових технологій, таких як автономні транспортні засоби та програмне забезпечення/обладнання для вантажів і логістики, для покращення операцій, зокрема для шести центрів виконання замовлень Amazon у межах 10 миль від шлюзу.

З точки зору безпеки, Паркер з Гатвіка розповів, що жорстко регульований характер безпеки означає, що шлюз може використовувати штучний інтелект лише для тих речей, які він контролює, і зазначив, що цей контроль дуже обмежений.

«По суті, ми дивимося на такі речі, як персонал на екрані, розуміємо, скільки смуг нам потрібно відкрити, і скільки людей потрібно на кожній смузі, і все це дуже важливо, оскільки CAA фактично штрафує нас, якщо наші черги стають занадто довгими», – сказав Паркер.

«Отже, сама по собі можливість інвестувати в штучний інтелект, щоб допомогти розробити модель та покращити моделі, маючи потрібну кількість людей у ​​будь-який конкретний момент часу, заощаджує гроші».

«Найбільша сфера, де ми хотіли б бачити застосування штучного інтелекту, — це ті сфери, які ми не контролюємо, а саме алгоритми, які можуть автоматично виявляти загрози».

«Розвиток нейронних мереж та машинного навчання означає, що зараз існує багато алгоритмів, які аналізують рентгенівське зображення та виявляють загрозу. Вони можуть виконувати роботу скринера, але оскільки це регульована сфера, і уряд фактично несе ризик, хоча ми використовуємо машинне навчання для навчання алгоритму, як тільки уряд тестує цей алгоритм, він більше не використовує штучний інтелект».

«Отже, щоразу, коли система помиляється та каже, що щось є загрозою, хоча це не так, їй не дозволено це вивчати, тому вона просто залишається на місці, доки ми не надамо дані виробнику. Потім вони повинні пройти процес перенавчання, потім повторно подати заявку до регулятора на тестування, а потім це має бути схвалено».

«Отже, незалежно від того, чи хотіли б ми бачити автоматизацію, між розгортанням алгоритму та появою нового алгоритму може пройти рік, і протягом цього року у вас просто будуть усі ці дані, які не використовуються».

Говорячи про деякі з найбільших потенційних переваг штучного інтелекту для аеропорту Дубліна, Кроулі сказав: «Для мене найбільша можливість, яку ми маємо зі штучним інтелектом у сфері безпеки, полягає у профілюванні людей. Чи то використання датчиків, чи навчання систем відеоспостереження визначати, чи ви пасажир, офіцер безпеки чи співробітник, наприклад, серед натовпу людей, які прибувають до аеропорту».

«Я хочу знати, де вони, хто вони, скільки їх і скільки наших співробітників потрібно там, щоб їх обробити. Якщо ми знаємо, що наближається рій, ми можемо відправити команду прибиральників, щоб переконатися, що туалети чисті та бездоганні для них, а потім знову прийти та почистити їх після того, як вони підуть».

«Все зводиться до того, щоб супроводжувати пасажирів усіма нашими активами, людьми та фізичними речами, щоб переконатися, що вони всі в абсолютно найкращому стані, коли пасажир фактично перебуватиме в цій зоні».

Загальні проблеми для аеропортів включають інтеграцію даних, залучення зацікавлених сторін та регуляторні обмеження.

У розмові було наголошено на необхідності відповідального впровадження штучного інтелекту, наголосивши на важливості чіткого управління, етичних міркувань та постійного моніторингу для забезпечення безпеки та ефективності.

Ребекка Ротвелл, членкиня Форуму цифрової відповідальності, виступила в центрі уваги на останньому ранковому засіданні, де вона звернулася до критичного питання безпечного впровадження штучного інтелекту та того, як люди повинні гарантувати, що саме ми контролюємо технології.

Підсумовуючи, вона зазначила: «Штучний інтелект — це наш другий пілот. Він обробляє дані, закономірності, узгодженість. Лідер-людина залишається капітаном».

«Вони контролюють контекст, етику і, отже, мають найвищу операційну владу. І це модель безпечного впровадження ШІ в авіації. Безпечне впровадження означає відведення ШІ допоміжної ролі та забезпечення однозначного контролю над процесом з боку людини».

«Штучний інтелект стрімко розвивається і продовжуватиме це робити. Він пропонує реальні переваги для вашого бізнесу. Але шлях до реалізації цих переваг полягає не в опануванні алгоритмів. Він полягає в опануванні управління та лідерства».

«Ваш виклик не технічний. Він стратегічний та культурний, керований етикою. Він полягає у забезпеченні управління та підзвітності з самого початку. Він сприяє чіткості та грамотності щодо меж ШІ».

«Йдеться про ітеративне встановлення етичної бази та її використання для керівництва безпечним, високоцінним розгортанням. І це закріплює меседж про те, що ШІ є партнером людського досвіду, а не його заміною. Безпечне впровадження не є перешкодою для інновацій. Це єдиний стабільний фундамент, на якому можна будувати трансформаційні інновації».

«Керуючись передбачливо та надаючи пріоритет управлінню, ви розкриєте величезні переваги штучного інтелекту, водночас захищаючи довіру та безпеку, що лежать в основі світової авіації».

У наступному інноваційному слоті керуючий директор NW PRO Джей Річардс використав свій час на подіумі, щоб підкреслити переваги інтеграції тисяч датчиків, розподілених по всіх аеропортах, та їх поєднання зі штучним інтелектом для «створення реальної цінності» для операторів з точки зору операційної ефективності, оптимізації безпеки та отримання доходу.

Щодо доходів, він нагадав делегатам, що опитування ASQ, проведене ACI World, показало, що збільшення рівня задоволеності пасажирів в аеропортах на 1% фактично дорівнює зростанню доходів від неавіаційної діяльності на 1,5%.

Він також зазначив дослідження у США, яке показало, що якщо збільшити час перебування в торгових зонах приблизно на 10%, то зазвичай отримуватиметься 5% збільшення доходів, не пов'язаних з аерокосмічними послугами.

Рішення NW PRO для аеропортів називається SensorSync, це платформа цифрових двійників та датчиків у режимі реального часу, яка об'єднує системи відеоспостереження, LiDAR, RFID та інші системи в єдину інтелектуальну 3D-копію, доповнену штучним інтелектом для відстеження, розуміння та операційної аналітики.

Потім уся увага була прикута до Хесуса Кабальєро Пінто, генерального директора аеропорту Софії (SOF), який розповів аудиторії про заплановане зростання та розвиток головних воріт Болгарії у світ, де нові технології та комплексне впровадження штучного інтелекту відіграють важливу роль у цьому процесі.

Центральним елементом майбутнього SOF є новий Термінал 3 вартістю 250 мільйонів євро, який Пінто назвав «революційним» та «п'ятизірковим регіональним центром Європи», побудованим з урахуванням високої ефективності та чудового обслуговування пасажирів.

Інтеграція технології 5G та автономних транспортних засобів в роботу аеропортів стоїть на порядку денному, поряд з використанням дронів для безпеки та ефективності, а також потенціалом штучного інтелекту для автоматизації таких процесів, як обробка багажу та прогнозне обслуговування.

Щодо отримання доходів, Пінто наголосив на важливості картування пасажиропотоків для вдосконалення стратегій роздрібної торгівлі та виявлення шахрайства.

Він вважав, що розташування Інституту комп'ютерних наук, штучного інтелекту та технологій (INSAIT) у Софії надає аеропорту перевагу в його амбіціях щодо штучного інтелекту, зазначивши, що сприятлива авіаційна екосистема є ключовою для досягнення цілей SOF.

Далі виступив Саймон Вілкокс, генеральний директор Wordsworth Consulting та колишній керівник трансформації аеропорту Хітроу, який розповів про підходи до впровадження штучного інтелекту в аеропортах, від концепції до результату.

Дуже приємний перший день завершився імпровізованим круглим столом під головуванням директора Aerosimple Алекса Кірбі, де Дін Віллард, партнер Imagine Wireless, приєднався до попередніх учасників панелі Ніколи Лонкара та Браяна Роша, щоб обговорити деякі ключові питання дня.

Усі погодилися з величезним потенціалом штучного інтелекту для покращення процесів в аеропортах, необхідністю цілісного підходу до зв'язку та важливістю розуміння та пом'якшення ризиків ланцюга поставок.

Вони також торкнулися питань впровадження нових технологій з одночасним забезпеченням безпеки та захисту, а також потенційного впливу штучного інтелекту на майбутню експлуатацію аеропортів.

Віллард зазначив важливість цілісного підходу до підключення та зіставлення варіантів використання з відповідним підключенням. Він також наголосив на регуляторних відмінностях між США, Великою Британією та ЄС, причому Велика Британія та ЄС мають більше спектру, зарезервованого для приватних LTE та 5G.

Aerosimple — це хмарна платформа цифрової трансформації для аеропортів та авіакомпаній, яка наразі використовується у понад 150 аеропортах світу, включаючи понад 100 у Сполучених Штатах.

Представляючи свою компанію, Кірбі сказав: «Я вважаю, що Aerosimple відіграє важливу роль у підготовці аеропортів до високого рівня цифровізації кожного аспекту роботи аеропорту, розміщення його на єдиній платформі та надання можливості кожній із цих зон аеропорту взаємодіяти та звітувати одна одній».

«Отже, це позбавляє від силосних шахт. Наскільки мені відомо, у світі ще немає аеропортів, які досягли цього рівня, але є низка, які ще дуже далеко пройшли цей шлях».

На другий день саміту виступили засновниця та генеральна директорка Inovivo Шерон Прайор; Дімітрі Френч, колишній керівник відділу штучного інтелекту та даних у Google та Amazon; та Алекс Девайн, менеджер Egremont Group. Прайор, колишній директор з технологій аеропорту Хітроу, розповів про «Майбутній інтелектуальний аеропорт: від бачення до реальності»; Френч розглянув тему «Стратегічна навігація в майбутньому, керованому штучним інтелектом»; а Девайн розповів делегатам більше про «ДНК змін: трансформація аеропортів в епоху штучного інтелекту».

У своїй презентації Пріор розглянула, як дані, штучний інтелект та системний дизайн забезпечать безперебійний досвід пасажирів; підвищать операційну ефективність та стійкість; а також забезпечать чистішу, безпечнішу, етичну та сталу авіацію.

Між ними Illuminex AI та Danlex виступили в центрі уваги, розповівши делегатам більше про свої вражаючі галузеві рішення в окремих презентаціях Innovation Showcase.

Директор з інновацій Illuminex AI, Деніел Конноллі, поділився досвідом впровадження штучного інтелекту FOD у складних умовах з обмеженими даними в зоні повітряних суден.

Він наголосив на тому, як команди в зоні контролю повітряних суден можуть використовувати штучний інтелект для підтримки безпеки та операційної ефективності, навіть за обмежених даних, а також на проблемах інтеграції машинного зору в реальні операції аеропорту.

Дійсно, розгортання штучного інтелекту в цих середовищах демонструє, як технології можуть адаптуватися до операційних обмежень і надавати практичні висновки, які допомагають командам приймати швидше та розумніше рішення на місцях.

Danlex переключив розмову на рішення для обслуговування рентгенівських систем на основі штучного інтелекту, зокрема на PM4X, який може прогнозувати збої обладнання до їх виникнення, зменшуючи час простою та підвищуючи ефективність.

Підсумовуючи, Крейн з Egremont зазначив: «Дводенні дискусії показали чіткий напрямок руху: аеропорти виходять за рамки раннього дослідження та переходять до більш структурованого, цілеспрямованого впровадження штучного інтелекту, що ґрунтується на спільному навчанні та реальних операційних потребах. Ми з нетерпінням чекаємо на розвиток цього прогресу у 2026 році!»