Jelenleg is számos mesterséges intelligencia-alapú megoldást használnak a légitársaságok és a repterek az üzemanyag-optimalizálás, a légiirányítás, a fedélzeti kiszolgálás vagy éppen a jármĹąkarbantartás területén. A határ azonban a csillagos ég, hiszen a légiközlekedés folyamatosan óriási mennyiségĹą adatot termel, ami további lehetőséget ad az AI megoldások fejlesztésére a hatékonyságnövelés, az utasélmény javítása és a fenntarthatósági célok elérése érdekében – hívja fel a figyelmet Berecz Dániel, a Lufthansa Systems Head of Engineering vezetője. 

Dinamikusan nő a kereslet a légi személy- és áruszállítás iránt, az előrejelzések szerint 2040-re várhatóan megduplázódik ez az igény, és éves átlagban 3,4%-os bővüléssel lehet majd számolni. A szektorban tehát óriási potenciál van, miközben azonban a légitársaságok a hatékonyságnövelésre, az ügyfelek magas szintĹą kiszolgálására, az iparági előírások maximális betartására és a fenntarthatósági szempontokra koncentrálnak, számos aktuális környezeti kihívásnak is meg kell felelniük, elég a szélsőséges időjárásra vagy a súlyos szakemberhiányra gondolni. 

Berecz DĂĄniel

Ebben a helyzetben egyre több fejlesztés támaszkodik a mesterséges intelligenciára és a gépi tanulásra, mégpedig a mindennapi üzemeltetés során összegyĹąlő óriási mennyiségĹą adat felhasználásával. „Egyre nagyobb az igény az adatvezérelt megoldások iránt, melyek az utasélményt és az operatív agilitást helyezik előtérbe. Emellett az AI bevonásával előre jelezhetünk és proaktívan kezelhetünk olyan kihívásokat, mint például a felmerülő karbantartási feladatok vagy éppen az utasforgalom aránytalanságai. Ez a megközelítés nemcsak a hatékonyságot javítja, hanem a mĹąködés megbízhatóságát is növeli, így a mesterséges intelligencia a stratégiai tervezés és a zavarok kezelésének kulcsfontosságú eszközévé válik” – mondja Berecz Dániel, a Lufthansa Systems Head of Engineering vezetője. 

Személyre szabott utasélmény és üzemanyag-optimalizálás – trendek az aviatikában

A globális légiközlekedési szoftverpiac méretét már 2023-ban 10,68 milliárd dollárra becsülték, a következő évekre pedig markáns bővülést jósolnak. Ezt alátámasztani látszik, hogy a légitársaságok 86%-a saját bevallása szerint együttmĹąködik innovációs partnerekkel AI- és ML-alapú fejlesztések kapcsán, sőt, a repülőterek 16%-a is alkalmazza a technológiákat, főként a döntéshozatali folyamatok támogatására. Milyen konkrét megoldásokkal segíti a mesterséges intelligencia a légiközlekedést? Az aviatikai szoftverek fejlesztésével és üzemeltetésével foglalkozó Lufthansa Systems Hungária szakértője összeszedte a legfontosabb alkalmazási területeket.

1. Fenntarthatóság és költséghatékonyság

A mesterséges intelligencia kulcsszerepet játszik az üzemanyag-hatékonyság növelésében, főként a prediktív analitikai megoldások révén. Az olyan tényezők, mint az időjárás, a repülési útvonalak, a repülőgépek teljesítménye és az utasforgalom elemzésén keresztül az AI-algoritmusok optimalizálják az üzemanyag-fogyasztást és annak költségeit is – ráadásul ez teljes összhangban áll az iparág környezetvédelmi törekvéseivel. Emellett érdemes megemlíteni az étel- és italkiszolgálással kapcsolatos igények pontos előrejelzését is, mellyel megelőzhető a pazarlás. 

2. A mesterséges légiirányító 

A légiirányítás az aviatika egyik kulcstényezője, mely nagyfokú koncentrációt és teherbírást igényel, miközben jelentős szakemberhiány is sújtja a területet. A megerősítéses tanuláson alapuló, már most is használt AI-modellek a rendelkezésükre álló információkból készítenek forgatókönyveket, majd ezekből a legjobbat kiválasztva tesznek javaslatot humán kollégáiknak. Ha a mesterséges légiirányító jól végezte a dolgát, arról mindig visszajelzést kap, és legközelebb már ezekkel az új adatokkal gazdagodva vághat neki a feladatnak, vagyis folyamatosan, megerősítés útján tanul. Automatizált mĹąködésről tehát egyelőre nincs szó, bár a jövő minden bizonnyal ide vezet.

3. Több (gépi) szem többet lát

Az AI-alapú képfelismerés lehetővé teszi a kapunál vagy a kiszolgáló pultnál felmerülő problémák pontosabb és gyorsabb azonosítását, ezáltal a társaságok számára megbízható adatokat nyújt a teljesítmény optimalizálásához és a döntéshozatal javításához. Ez nem csak a bosszantó járatkésések számát csökkenti, de a szükséges beavatkozások hatékonyságát is növeli. A jövőre nézve az AI magában rejti azt a lehetőséget, hogy további mĹąködési kihívásokat is kezeljen, mint például az ütemezés optimalizálását vagy a prediktív karbantartást.

4. Repülési élmény felsőfokon

Ahogy fejlődik, az AI egyre inkább hozzá fog járulni a személyre szabott élményekhez az egész légiközlekedési iparágban, a repülés első pillanatától az utolsóig. Az olyan utasbarát megoldások, mint például az ügyfélszolgálati chatbotok, a digitális becsekkolás, a hírlevél-generáló eszközök vagy az egyénre optimalizált utazási ajánlások, hatékonyan támogatják a repülési élményt.

AI a légiközlekedésben: kulcskérdés az átláthatóság

A dinamikus fejlődés és a bíztató jövőbeli kilátások dacára számos kihívásnak kell megfelelni a mesterséges intelligencia-alapú légiközlekedési szoftverek terén. Egy meglehetősen összetett szabályozási környezetben kell eligazodni, beleértve az Európai Unió mesterséges intelligenciát szabályozó rendeletét, a GDPR-t, valamint a légitársaságok és országok egyedi előírásainak való megfelelést. Ezen túlmenően mindig szem előtt kell tartani az etikus AI-irányelvek betartását is – ez rövid és hosszú távon is elősegíti a bizalmat és az átláthatóságot a szoftverfejlesztés ezen ágazatában. Mindez magas szintĹą szakértelmet, tapasztalatot és naprakész tudás igényel, melyben szerencsére a hazai fejlesztők is kiválóan teljesítenek. „A Lufthansa Systems több kutatási kezdeményezést is folytat az olyan megoldások feltárására, mint például az élelmiszer-pazarlás előrejelzése a fedélzeten és a száraz tömeg becslése. Ezekben óriási szerep jut a magyar adattudósoknak és mérnököknek, akiknek a képességeit az iparági trendekkel és elvárásokkal összhangban fejlesztjük” – teszi hozzá Berecz Dániel.