Πώς η Τεχνητή Νοημοσύνη οδηγεί τον Αεροπορικό Κλάδο στο Μέλλον

Η Τεχνητή Νοημοσύνη (Artificial Intelligence – AI) διαδραματίζει πλέον ένα πολύ σημαντικό ρόλο στην καθημερινή μας ζωή. Πολλές λύσεις στην ρουτίνα μας έχουν προέλθει από τη τεχνητή νοημοσύνη και την μηχανική μάθηση και τις προεκτάσεις τους. Η συμβολή αυτών σε όλους τους τομείς της ανθρώπινης δραστηριοποίησης και επιχειρηματικότητας, είναι αδιαμφισβήτητη. Για αυτό άλλωστε συστάθηκε και επιτροπή ειδικά για την Τεχνητή Νοημοσύνη απαρτιζόμενη και από επιστήμονες με μεγάλο ακαδημαϊκό αντίκτυπο.

Ο αεροπορικός κλάδος που βρίσκεται πάντα στην πρώτη γραμμή των τεχνολογικών εξελίξεων και είναι από τους βασικούς πυλώνες της επιχειρηματικής και οικονομικής ζωής, σε παγκόσμιο επίπεδο, δεn γινόταν να μην έχει εντάξει την τεχνητή νοημοσύνη καθώς και την μηχανική μάθηση στις λειτουργίες του σε όλα τα επίπεδα (διοικητικά, επιχειρησιακά, λειτουργικά). Πιο συγκεκριμένα, τα τελευταία χρόνια η τεχνητή νοημοσύνη (AI) και η μηχανική μάθηση παίζουν ολοένα και πιο καθοριστικό ρόλο στη διαμόρφωση του μέλλοντος του κλάδου των αερομεταφορών.

Το παρόν άρθρο εξετάζει τον αντίκτυπο της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης στις αερομεταφορές, σε διάφορους τομείς, από την ενίσχυση της ασφάλειας και της αποτελεσματικότητας έως τον μετασχηματισμό της εμπειρίας των επιβατών. Επιπλέον, αναφέρονται παραδείγματα αεροπορικών εταιρειών που εφαρμόζουν τεχνητή νοημοσύνη και μηχανική μάθηση στις λειτουργίες τους.

Συμβολή στον τομέα της ασφάλειας

Η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση χρησιμοποιούνται σε μεγάλο βαθμό για να ενισχύσουν την ασφάλεια των αεροσκαφών και των πτήσεων. Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης αναλύουν τεράστιες ποσότητες δεδομένων (μεγάλα δεδομένα – big data) που προέρχονται από τις πτήσεις για να εντοπίσουν πιθανούς κινδύνους, δυσλειτουργίες καθώς και να προβλέψουν τις ανάγκες συντήρησης των αεροσκαφών έτσι ώστε τελικώς να βοηθήσουν στην πρόληψη ατυχημάτων.

Βελτιώσεις στην συντήρηση

Τα αεροσκάφη είναι εξοπλισμένα με πολυάριθμους αισθητήρες που παράγουν μεγάλα δεδομένα κατά τη διάρκεια των πτήσεων, όπως αναφέρθηκε και παραπάνω. Τα συστήματα προληπτικής συντήρησης με βάση την τεχνητή νοημοσύνη και την μηχανική μάθηση, μπορούν να αναλύουν αυτά τα δεδομένα σε πραγματικό χρόνο, εντοπίζοντας πιθανά προβλήματα δυσλειτουργίες και αστοχίες, προτού γίνουν αυτά γίνουν κρίσιμα. Αυτό μειώνει την συντήρηση εκτός προγράμματος και ενισχύει την αξιοπιστία και την αξιοπλοΐα των αεροσκαφών.

Συμβολή στην διαχείριση εναέριας κυκλοφορίας

Η τεχνητή νοημοσύνη διαδραματίζει κρίσιμο ρόλο στη βελτιστοποίηση της διαχείρισης της εναέριας κυκλοφορίας. Οι προηγμένοι αλγόριθμοι μπορούν να προβλέψουν και να μετριάσουν τη συμφόρηση, μειώνοντας τις καθυστερήσεις και την κατανάλωση καυσίμων. Τα συστήματα που λειτουργούν με τεχνητή νοημοσύνη και μηχανική μάθησης, υποστηρίζουν επίσης πιο αποτελεσματική δρομολόγηση και προγραμματισμό πτήσεων.

Βελτιώσεις στον σχεδιασμό και την αποδοτικότητα αεροσκαφών

Η αξιοποίηση της τεχνητής νοημοσύνης στον σχεδιασμό των αεροσκαφών είναι καθοριστική καθώς θεωρείται εργαλείο για μεγαλύτερη αεροδυναμική και αποδοτικότερη κατανάλωση καυσίμων. Η μηχανική μάθηση βοηθά επίσης στην βελτιστοποίηση του σχήματος, των υλικών και των συστημάτων των αεροσκαφών για την ελαχιστοποίηση της αντίστασης, τη μείωση των εκπομπών και την αύξηση της συνολικής απόδοσης.

Συνεισφορά στην εμπειρία των επιβατών

Η τεχνητή νοημοσύνη δεν ωφελεί μόνο την αεροπορική βιομηχανία στο επιχειρησιακό και λειτουργικό της κομμάτι. Αντιθέτως, βελτιώνει και την ταξιδιωτική εμπειρία των επιβατών. Από τις εξατομικευμένες προτάσεις και λύσεις ψυχαγωγίας κατά τη διάρκεια της πτήσης έως τα chatbots με τεχνητή νοημοσύνη για την εξυπηρέτηση αυτών, οι επιβάτες ήδη απολαμβάνουν τα οφέλη των υπηρεσιών με τεχνητή νοημοσύνη. Ενδεικτικό είναι το παράδειγμα της Emirates, που τα τελευταία χρόνια έχει εφαρμόσει check – in ανέπαφα και οπτικά με την χρήση βιομετρικών στοιχείων.

Πρόγνωση καιρού και πρόβλεψη αναταράξεων

Ο καιρός είναι ένας σημαντικός παράγοντας που επηρεάζει τις αερομεταφορές. Η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση βελτιώνουν την ακρίβεια της πρόβλεψης του καιρού, επιτρέποντας στους πιλότους να λαμβάνουν τεκμηριωμένες αποφάσεις. Μπορεί επίσης, να προβλέψει και να μετριάσει τις αναταράξεις, ενισχύοντας την άνεση και την ασφάλεια των επιβατών.

Ασφάλεια και ανίχνευση απάτης

Η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται για την ενίσχυση των μέτρων ασφαλείας στους αερολιμένες, τον εντοπισμό πιθανών απειλών και τη βελτίωση των διαδικασιών ελέγχου των επιβατών. Επιπλέον, χρησιμοποιείται στην ανίχνευση απάτης στις συναλλαγές για τις αεροπορικές εταιρείες, μειώνοντας τον αντίκτυπο των υποκλοπών στοιχείων και ενεργειών με δόλο.

Αρκετές αεροπορικές εταιρείες σε όλο τον κόσμο έχουν ενσωματώσει ενεργά την τεχνητή νοημοσύνη (AI) στις δραστηριότητές τους για να βελτιώσουν την αποτελεσματικότητα, την εξυπηρέτηση των πελατών, την ασφάλεια και άλλες πτυχές του οργανισμού. Ακολουθούν μερικά παραδείγματα αεροπορικών εταιρειών που έχουν υιοθετήσει την τεχνητή νοημοσύνη:

Delta Air Lines: Η αμερικανική αεροπορική εταιρεία έχει επενδύσει σε λύσεις με βάση την τεχνητή νοημοσύνη για την προληπτική συντήρηση, με στόχο τη μείωση των καθυστερήσεων και των καθυστερήσεων των πτήσεων. Χρησιμοποιούν επίσης chatbots και εικονικούς βοηθούς για θέματα εξυπηρέτησης πελατών.

Air France – KLM: Ο γαλλο-ολλανδικός όμιλος χρησιμοποιεί την τεχνητή νοημοσύνη για εξατομικευμένη εξυπηρέτηση πελατών, συμπεριλαμβανομένων των chatbots και των οδηγούμενων από τεχνητή νοημοσύνη συστάσεων για τους επιβάτες.

Singapore Airlines: Η Singapore Airlines χρησιμοποιεί AI σε chatbots και εικονικούς βοηθούς για την ικανοποίηση αιτημάτων των επιβατών, απάντηση σε ερωτήματα και να διαχείριση κρατήσεων. Εφαρμόζει επίσης AI για τη διαχείριση του πληρώματος και τον προγραμματισμό των πτήσεων.

Qantas: Η αυστραλιανή αεροπορική εταιρεία χρησιμοποιεί AI για τη βελτίωση της εξυπηρέτησης πελατών και των λειτουργιών της. Έχει πιλοτικά εφαρμόσει chatbots και εικονικούς βοηθούς με τεχνητή νοημοσύνη για να χειρίζονται μια σειρά ερωτημάτων επιβατών.

Emirates: Η Emirates χρησιμοποιεί την AI για τη βελτίωση της εμπειρίας των πελατών, συμπεριλαμβανομένου ενός προγράμματος εκπαίδευσης με βάση την εικονική πραγματικότητα για το πλήρωμα καμπίνας της. Χρησιμοποιούν επίσης την μηχανική μάθηση για την προγνωστική συντήρηση.

Lufthansa: Η Lufthansa έχει επενδύσει σε chatbots με τεχνητή νοημοσύνη για τη βελτίωση της υποστήριξης πελατών. Έχουν επίσης εφαρμόσει μηχανική μάθηση για την προγνωστική συντήρηση και την αποδοτικότητα των καυσίμων.

Japan Airlines: Η ιαπωνική αεροπορική εταιρεία έχει χρησιμοποιήσει AI σε διάφορες εφαρμογές, συμπεριλαμβανομένης της πρόβλεψης συντήρησης, της βελτιστοποίησης των πτήσεων και των chatbots για την εξυπηρέτηση πελατών.

British Airways: Η British Airways χρησιμοποιεί μηχανική μάθηση για την θέματα συντήρησης και πρόβλεψης βλαβών καθώς και για την ενίσχυση της εξυπηρέτησης πελατών μέσω εικονικών βοηθών και chatbots.

Finnair: Ο φινλανδικός αερομεταφορέας, χρησιμοποιεί AI για τη διαχείριση του πληρώματος, τον προγραμματισμό δρομολογίων και την πρόβλεψη συντήρησης για τη βελτίωση της αποτελεσματικότητας και της αξιοπιστίας των πτήσεων της.

All Nippon Airways: Η ANA έχει διερευνήσει εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης για τη βελτίωση της εξυπηρέτησης πελατών, τη διαχείριση αποσκευών και την προληπτική συντήρηση.

Οι παραπάνω αεροπορικές εταιρείες είναι από τους πρωτοπόρους στην ενσωμάτωση της AI σε διάφορες πτυχές των λειτουργιών τους για τη βελτίωση της αποτελεσματικότητας, της ασφάλειας και της εμπειρίας των επιβατών.

Εν κατακλείδι, η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης στον αεροπορικό κλάδο αποτελεί σημαντικό βήμα όσον αφορά την ασφάλεια, την αποτελεσματικότητα και την εμπειρία των επιβατών. Με τον τεράστιο όγκο δεδομένων που παράγονται (μεγάλα δεδομένα) κατά τη διάρκεια των πτήσεων, οι τεχνολογίες αυτές βοηθούν τους αναλυτές δεδομένων του αεροπορικού κλάδου καθώς και τους εμπλεκόμενους οργανισμούς, φορείς (αερολιμένες, αεροπορικές εταιρείες, χειριστές εδάφους, εταιρείες διαχείρισης και ανάλυσης δεδομένων του κλάδου, κλπ.) και στελέχη των αεροπορικών εταιρειών, να λαμβάνουν καλύτερα

τεκμηριωμένες αποφάσεις, να προβλέπουν τις ανάγκες συντήρησης, να βελτιστοποιούν την εναέρια κυκλοφορία, ακόμη και να βελτιώνουν τον σχεδιασμό των αεροσκαφών. Επιπλέον, οι επιβάτες αποκομίζουν τα οφέλη των υπηρεσιών που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη και κάνουν τα ταξίδια τους πιο άνετα και εξατομικευμένα, αφού διαμορφώνεται το προφίλ κάθε επιβάτη ή μη μέσω της τεχνητής νοημοσύνης (π.χ. προτιμήσεις σε είδος εναέριας ψυχαγωγίας, φαγητό εν πτήσει, προσωποποιημένες προσφορές και εκπτώσεις, κλπ.).

Καθώς η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση συνεχίζουν να εξελίσσονται, είναι σαφές ότι θα παραμείνουν στο επίκεντρο του συνεχιζόμενου μετασχηματισμού της αεροπορικής βιομηχανίας. Παρόλο που εξακολουθούν να υπάρχουν προκλήσεις όπως η προστασία των δεδομένων και της ιδιωτικότητα καθώς και κάποια θέματα στο νομοθετικό και ρυθμιστικό πλαίσιο, οι δυνατότητες της AI να φέρει επανάσταση στις αερομεταφορές, καθιστώντας τις ασφαλέστερες, αποτελεσματικότερες και πιο ευχάριστες για όλους τους ενδιαφερόμενους, είναι απέραντες και αποτελούν ισχυρό κίνητρο για τον κλάδο να ακολουθήσει και να επισπεύσει αυτές τις τεχνολογικές εξελίξεις. Άλλωστε, ο κλάδος των αερομεταφορών συνεχίζει να εξελίσσεται και η τεχνητή νοημοσύνη αναμένεται να διαδραματίσει ολοένα και σημαντικότερο ρόλο στη διαμόρφωση του μέλλοντος των αεροπορικών ταξιδιών.

Ο Δημήτρης Ζοπουνίδης είναι Ερευνητής, Financial Engineering Laboratory, Πολυτεχνείο Κρήτης, Επικεφαλής Έρευνας, Crete Aviation Observatory, Συντονιστής Έρευνας Τουρισμού, CIHEAM MAICh, Ιδρυτής Επιστημονικού Ιστότοπου, Aviationlife.gr