کاربرد هوش مصنوعی در هوانوردی

هوش مصنوعی در هوانوردی مانند سایر حوزه‌های هوافضا، کاربردهای متعددی دارد. از کاهش تاخیر پروازها تا افزایش بازدهی سوخت موتورهای جت. شرکت‌‌های هواپیمایی پیشرو، در حال ساخت نمونه‌های اولیه و تست کاربردهای هوش مصنوعی برای افزایش رضایت مشتریان و بهبود عملکرد اجرایی هستند. به بیان سازمان بین المللی حمل و نقل هوایی، تعداد مسافران سفرهای هوایی، تا سال 2024 به 4 میلیون می‌رسد. برای مواجه شدن با این حجم از مسافران، ایرلاین‌ها نیاز به استفاده از فناوری‌های نو ظهور مثل هوش مصنوعی و یادگیری ماشین دارند. AI در هوانوردی این پتانسیل را دارد که باعث افزایش حمل و نقل هوایی شهری، بهبود ایمنی ایرلاین‌ها، اتوماتیک شدن زمان‌بندی پروازها، پیش‌بینی تعمیرات هواپیماها و... می‌شود.

کاربردهای هوش مصنوعی در هوانوردی همچنان در حال تکامل هستند و پیشرفت‌های متعدد و شگفت انگیزی در همه جوانب وجود دارد. AI در هوانوردی همه چیز را دگرگون خواهد کرد، از سیستم‌های مدیریت پرواز و کنترل ترافیک هوایی تا زمان‌بندی کارکنان و امنیت فرودگاه‌ها! هوش مصنوعی شکل صنعت هوانوردی را تغییر خواهد داد تا از ایمنی مسافران اطمینان حاصل شود، جریان کاری عملیات‌ها بهینه شود و در نهایت تجربه خوب مشتریان افزایش یابد.

موارد هوش مصنوعی در هوانوردی

همانطور که قبلاً بحث شد، هوش مصنوعی در هوانوردی در مرحله نوپایی است، اما موارد استفاده کمی در حال حاضر با موفقیت توسط برخی از شرکت‌های بزرگ انجام شده است. در ادامه به بررسی آن‌ها پرداخته می‌شود.

• بهینه سازی مسیر پرواز

الگوریتم‌های هوش مصنوعی داده‌های پرواز مانند طول مسیر، ارتفاع، مصرف سوخت، نوع هواپیما، شرایط آب و هوایی و .... تحلیل می‌کنند. برنامه‌های هوش مصنوعی در هوانوردی داده‌های پرواز را آنالیز می‌کند و مسیر بهینه پرواز را تعیین می‌کند که نه تنها به کاهش زمان پرواز کمک می‌کند بلکه مصرف سوخت در طول پرواز را کاهش می‌دهد.
ایرلاین ALASKA در حال تست کردن سیستم AI است که می‌تواند بهینه ترین مسیر پرواز را در زمان واقعی (real time) محاسبه کند. این سیستم در طول یک برنامه خلبانی 6 ماهه، زمان پرواز را 5 دقیقه کاهش داده است و از هدر رفتن 480 هزار گالن سوخت جلوگیری کرده است.

• پیش بینی تعمیرات هواپیما

هواپیمایی‌ها همواره ناچارند هزینه‌های گزاف مربوط به تاخیرها و یا لغو پروازها را متحمل شوند. طبق آمار 35% از تاخیرها به دلایل مربوط به شرکت‌های هواپیمایی است و تعمیرات برنامه ریزی نشده در صدر این دلایل قرار دارد. الگوریتم‌های یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و اینترنت اشیا (IoT) می‌تواند از طریق نظارت بر هواپیماها و شناسایی شرایط غیر عادی به کاهش هزینه‌های ناشی از تعمیرات برنامه ریزی نشده، کمک کند. الگوریتم یادگیری ماشین شرایط فنی هواپیما را در زمان واقعی ردیابی کرده و خرابی‌های ممکن را به مسئول فنی اطلاع می‌دهد. در این روش تکنسین‌های هواپیما می‌توانند فعالیت‌های تعمیر و نگهداری، مانند تعویض قطعات را به طور فعالانه پیاده سازی کنند.
این سیستم هوش مصنوعی در هوانوردی همچنین روند گزارش دهی مربوط به عملیات تعمیر، نگهداری را به گروه‌های ارشد، خودکار خواهد کرد که این به نوبه خود باعث می‌شود تیم‌ها بتوانند عملیات و هزینه‌های آن را دنبال کنند. از طریق این سیستم تحلیلی و گزارش دهی، ایرلاین‌ها می‌توانند هزینه‌های مربوط به تحویل سریع قطعات را نیز کاهش دهند.

•       شناسایی مسافران

ایده اصلی این است که ماشین‌ها فرآیند پذیرش (check in) و شناسایی مسافران را در فرودگاه انجام دهند. برای مثال خطوط هوایی دلتا در حال آزمایش این فرآیند است. دلتا مدتی است که مصمم به پیاده سازی هوش مصنوعی در هوانوردی است و در ابتکارات خود مانند ورود از طریق اپلیکیشن موبایل Fly Delta و کیوسک‌های فروش بلیط بسیار قابل مشاهده است. شرکت هواپیمایی دلتا همچنین در ماه می 2017 اعلام کرد که 600.000 دلار برای چهار کیوسک کنترل خودکار چمدان با فناوری تشخیص چهره سرمایه گذاری خواهد کرد.

•   غربالگری چمدان

فرودگاه‌ها با موفقیت در آخرین فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی سرمایه گذاری می‌کنند که از خدمات غربالگری و ردیابی چمدان پشتیبانی می‌کند. آن‌ها در حال پیش‌بینی این واقعیت هستند که ماشین‌های مجهز به هوش مصنوعی در هوانوردی قادر به انجام وظایف بدون هیچ گونه کمک یا مداخله انسانی باشند. این نه تنها کارایی عملیاتی را افزایش می‌دهد، بلکه یک تجربه عالی برای مسافران ارائه می‌دهد. برنامه‌‌های خاصی نیز در حال آماده ‌سازی هستند که به مسافران این امکان را می ‌دهند تا اندازه چمدان خود را تعیین کنند و حتی قبل از رسیدن به فرودگاه، هزینه‌های اضافی مربوط به چمدان را پیش ‌پرداخت کنند.

• کمک به مشتری

هواپیمایی یونایتد (United Airlines) از هوش مصنوعی در هوانوردی استفاده می‌کند و با الکسای آمازون ارتباط برقرار کرده است تا به برخی از سوالات رایج مشتریان پاسخ داده شود. یونایتد در سپتامبر 2017 همکاری خود را با الکسا اعلام کرد و این ویژگی با نام United Skill نامگذاری شد. انتظار می‌رود مسافران آن را به برنامه الکسا خود اضافه کنند و می‌توانند شروع به پرسیدن سوال کنند. الکسا به سوالات رایج مانند درخواست‌های ورود، در دسترس بودن وای فای در پرواز و وضعیت پرواز با شماره پرواز به دقت پاسخ می‌دهد.

• مدیریت امنیت داده ها

با این روند حجم عظیمی از داده‌ها مورد استفاده قرار خواهد گرفت زیرا صنعت هوانوردی مظهر هوش مصنوعی است که به طور قابل توجهی منجر به مدیریت محرمانه بودن داده‌ها می‌شود. یک حادثه اخیر مرتبط با هواپیمایی امارات، یک شرکت هواپیمایی پیشرو، به طور بالقوه خطرات مرتبط با آن را آشکار کرد، زمانی که اطلاعات مسافران بدون هیچ مجوزی به اشخاص ثالث درز کرد. بنابراین، نیاز مبرمی به اتخاذ هوش مصنوعی در حوزه مدیریت داده‌ها به منظور حفظ اعتماد و حمایت مسافران وجود دارد.
شگفت آور است که صنعتی به اندازه هوانوردی اینقدر دیر به سمت هوش مصنوعی رفته است. همانطور که هوش مصنوعی در هوانوردی شتاب خود را به دست می‌آورد، احتمالاً چند شرکت هواپیمایی کوچک‌تر خریداری، ادغام یا حتی ناپدید می‌شود که قادر به پرداخت سرمایه‌گذاری بالا در این زمینه نیستند. با این حال، در حال حاضر، به نظر می‌رسد هوش مصنوعی بهترین اولویت برای ارتقاء صنعت هوانوردی به سطح بعدی باشد.

ابزارهای مختلف هوش مصنوعی در هوانوردی

بیشتر بخوانید: "چرا هوش مصنوعی مهم است؟"

آینده هوانوردی با هوش مصنوعی

هوش مصنوعی در حال تحول صنعت هوانوردی است و پیش‌بینی می‌شود که در آینده نقش بسیار مهم‌تری ایفا کند. از خلبان‌های خودکار پیشرفته گرفته تا مدیریت هوشمند ترافیک هوایی، فناوری‌های هوش مصنوعی ایمنی، کارایی و تجربه مسافران را به سطح جدیدی می‌رسانند.

یکی از مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در هوانوردی، نگهداری پیش‌بینی ‌شده (Predictive Maintenance) است. سیستم‌های مبتنی بر AI قادرند قبل از وقوع نقص فنی، مشکلات را شناسایی کنند و از تأخیرهای ناگهانی و هزینه‌های اضافی جلوگیری نمایند. همچنین، مدیریت هوشمند ترافیک هوایی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین باعث کاهش تأخیرها و بهینه‌سازی مسیرهای پروازی می‌شود.

در آینده، خلبان‌های مبتنی بر هوش مصنوعی ممکن است به نقطه‌ای برسند که هواپیماهای بدون خلبان انسانی به ‌طور گسترده مورد استفاده قرار گیرند. این فناوری می‌تواند هزینه‌های عملیاتی را کاهش داده و ایمنی پروازها را افزایش دهد. البته پهپادهای مولتی روتور نیز کاربردهای گسترده‌ای دارند و بدون سرنشین هستند شما می‌توانید با شرکت در دوره خلبانی پهپاد مولتی روتور نیز اطلاعات بیشتری کسب کنید. همچنین، هوش مصنوعی در تعامل با مسافران می‌تواند خدمات را شخصی‌سازی کرده و تجربه سفر را راحتتر و لذت ‌بخش‌تر کند. پارس پژوهان نیز دوره یادگیری ماشین برگزار می‌کند که درواقع در زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی است و همچنین دوره ابزارهای هوش مصنوعی برای مدیران برای معرفی ابزارهای آن طراحی شده است.

البته پارس پژوهان در زمینه هوافضا نیز دوره‌های تخصصی ارائه می‌دهد از جمله:

• دوره Concepts Nrec
• دوره گس ترب
• دوره پهپادهای مولتی روتور
• دوره خلبانی هواپیمای مدل
• دوره طراحی و تحلیل هواپیما در AAA 
• دوره طراحی و تحلیل هواپیما در XFLR5
• دوره STK

با این حال، چالش‌هایی مانند امنیت سایبری و اعتماد عمومی به هوش مصنوعی همچنان وجود دارند که باید برطرف شوند. در مجموع، آینده هوانوردی با هوش مصنوعی روشن و پر از نوآوری‌هایی است که باعث افزایش ایمنی، کاهش هزینه‌ها و بهبود تجربه سفر هوایی خواهند شد

جمع بندی

هوش مصنوعی به طور گسترده‌ای در صنعت هوانوردی در حال گسترش است و تأثیرات شگرفی بر ایمنی، کارایی و تجربه مسافران دارد. مهم‌ترین کاربردهای AI در این حوزه شامل هدایت خودکار هواپیما، پیش‌بینی تعمیرات، مدیریت هوشمند ترافیک هوایی، شخصی‌سازی خدمات مسافران، بررسی خودکار نقص‌های هواپیما و پیش‌بینی وضعیت آب ‌و هوا است.

شرکت‌های هواپیمایی با بهره‌گیری از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و تحلیل داده‌ها می‌توانند مصرف سوخت را کاهش دهند، مسیرهای پروازی را بهینه کنند و تاخیرهای ناگهانی را به حداقل برسانند. در کنار این مزایا، چالش‌هایی مانند امنیت سایبری و اعتماد عمومی به فناوری‌های خودکار نیز وجود دارد که نیازمند راهکارهای پیشرفته‌ای هستند.

در مجموع، هوش مصنوعی آینده صنعت هوانوردی را دگرگون خواهد کرد و باعث بهبود ایمنی پروازها، کاهش هزینه‌های عملیاتی و بهینه‌سازی تجربه سفر هوایی خواهد شد.

نویسندگان: ستاره دهقان، کارشناسی ارشد مهندسی هوافضا- سایه صفاییان، کارشناسی مهندسی مواد