Коронавирус изменит наше общество. Многое из того, к чему мы привыкли и что считаем обыденным, в эпоху пост-пандемии будет выглядеть или работать иначе, изменится кардинально или вовсе отомрет. Без сомнения это коснется и авиационной отрасли.
Коммерческим авиаперевозкам еще предстоит пройти сложный путь восстановления после самого тяжелого кризиса, когда-либо случившегося в отрасли. Но рано или поздно границы откроются, а вышедший из карантина мир будет готов к новому технологическому рывку, в котором компьютерные технологии будут играть более заметную и важную роль, чем прежде.
И в отрасли есть масса областей, где внедрение искусственного интеллекта не только напрашивается, но и может значительно ускориться из-за глобального сдвига в социальном поведении.
FLY AI
В марте этого года European Aviation High Level Group опубликовала свой первый отчет под названием «FLY AI». В основу документа лег опыт EUROCONTROL (организации, занимающейся вопросами развития европейской авиации) и ключевых участников рынка, среди которых поставщики аэронавигационных услуг, авиакомпании, аэропорты, самолетостроительные компании, соответствующие правительственные органы стран ЕС, военные ведомства и другие.
«В сегодняшних условиях, когда европейская авиация берет курс на снижение негативного воздействия на окружающую среду, а также на решение проблем с повышенной нагрузкой на летную инфраструктуру и летные магистрали, нам необходимы более комплексные технические решения во многих аспектах. Искусственный интеллект может стать для нас ключевым союзником в достижении этой цели», - прокомментировал отчет Адина Валеан, комиссар Европейского союза по транспорту.
«FLY AI» показывает, что искусственный интеллект обладает огромным потенциалом для использования в областях, где используются сложные сценарии, таких как оптимизация поддержки авиадиспетчеров (ATCO), персонала по электронике безопасности воздушного движения (ATSEP), пилотов, операторов аэропортов, работа служб безопасности аэропорта и сотрудников отделов кибербезопасности.
Например, в 2019 году в Хитроу в тестовом режиме заработала служба управления воздушным движением (NATS) на базе камер высокого разрешения и технологий машинного обучения, которая должна была помогать сажать самолеты в сложных метеоусловиях и повысить пропускную способность аэропорта.
В 2018 году Родин Лясофф, генеральный директор A³, инновационного центра Airbus в Кремниевой долине, в интервью Forbes заявил, что ИИ должен кардинально изменить такие аспекты работы служб аэропорта, как руление и наземные операции.
Программное обеспечение для служб безопасности
Также в прошлом году компания AI Synapse Technology объявила о выпуске первой запатентованной платформы на базе ИИ для рентгеновских аппаратов, которая повышает эффективность сканеров багажа на пропускных пунктах в аэропортах. Международный аэропорт Осаки уже заказал оборудование с применением этой технологии.
Широкий спектр применения
Хотя авиацию порой обвиняют в том, что она отстает от других отраслей п плане применения ИИ, некоторые аспекты коммерческой авиации уже существенно изменились под его воздействием. Сегодня искуственный интеллект широко применяется авиакомпаниями и аэропортами для распознавания лиц, информационной поддержки пассажиров, при регистрации багажа, в работе производственных площадей и систем оптимизации расхода топлива.
В основном автоматизация преследует цели повышения экономической эффективности и улучшения качества обслуживания клиентов. Однако сферы применения ИИ намного шире.
Коммерческая авиация, казалось бы, самая передовая отрасль в плане применения искусственного интеллекта. Пока беспилотные автомобили робко выбираются на улицы городов, самолеты летают на автопилоте уже десятки лет. Однако за пределами кабины пилотов для искусственного интеллекта все еще остается масса пространства, где его использование может принести ощутимую пользу.
Неэффективное управление парком воздушных судов стоит перевозчику огромных денежных средств. ИИ-системы могут прогнозировать необходимость технического обслуживания, помогая авиакомпаниям оптимизировать издержки. В 2018 году это доказала Delta Air Lines, которой удалось сократить сроки технического обслуживания на 98%, доверившись технологиям обработки больших данных и прогнозном обслуживании.
Цены на билеты и управление экипажем
Алгоритмы ИИ могут помочь авиакомпаниям оптимизировать цены на билеты, которые зависят от сезона, цен на топливо, уровня конкуренции и других факторов. Британская компания Faculty, специализирующаяся на ИИ-решениях, разработала модель, способную давать прогнозы спроса и цены с точностью в 70%-80% за 90 дней до полета.
Управление экипажем — еще один немаловажный аспект. Авиакомпании нужно принимать во внимание такие факторы, как сертификация, квалификация и график пилотов, бортпроводников и инженеров при планирование графиков полетов. Системы на основе ИИ способны повысить эффективность управления персоналом и оптимизировать временные задержки для экипажа.
