विषय
- नेक्स्ट-जेन ऑटोपिलॉट्स
- आपदाओं को रोकना
- संचार में सुधार
- नो बग्स, नो स्ट्रेस - योर स्टेप बाय स्टेप गाइड बाय स्टेप गाइड टू लाइफ-चेंजिंग सॉफ्टवेर विदाउट योर लाइफ
- ग्राहक अनुभव को बढ़ाना
- बेड़े और संचालन प्रबंधन
- निष्कर्ष
स्रोत: Kosssmosss / Dreamstime.com
ले जाओ:
एआई का इस्तेमाल विमानन में ऐसे तरीकों से किया जा रहा है जिससे पायलट, ग्राउंड क्रू और अन्य कर्मचारियों के साथ-साथ यात्रियों को भी मदद मिल सके। यहाँ नवीनतम नवाचारों में से कुछ हैं।
दुनिया भर में 2019 में परिचालन राजस्व में $ 865 बिलियन से अधिक के साथ, एयरलाइन क्षेत्र पिछले 15 वर्षों में लगभग तीन गुना हो गया है। विशेषज्ञों का अनुमान है कि यात्री यातायात अगले 20 वर्षों में दोगुना हो जाएगा, और यह कोई आश्चर्य की बात नहीं है कि कई प्रमुख एयरलाइन कंपनियां जैसे अमेरिकन एयरलाइंस और दक्षिण पश्चिम ने पहले से ही अपनी सेवाओं के लिए नवीनतम तकनीकों को देखना शुरू कर दिया है।
एआई इस उद्योग में नवीनता लाने के लिए इस्तेमाल की जाने वाली पसंदीदा तकनीकों में से एक है, जो ग्राहक की बढ़ती मांगों के साथ तालमेल रखती है, और सभी स्तरों पर समग्र दक्षता में सुधार करती है। केवल एक उदाहरण देने के लिए, पूर्वानुमानित प्रौद्योगिकी इंजीनियरिंग जेम्स जैक्सन के डेल्टा एयर लाइन्स के प्रबंधक ने 2019 AEEC / AMC और MMC सामान्य सत्र के दौरान एक बुद्धिमान रखरखाव-थीम प्रस्तुति पर बोलते हुए इस प्रवृत्ति की पुष्टि की। "हम कुछ और उन्नत तकनीकों जैसे मशीन लर्निंग, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग, और डीप लर्निंग को अपनी विचारशील रखरखाव प्रक्रिया में एकीकृत करना चाहते हैं।"
लेकिन आइए एआई और एमएल-आधारित तकनीकों पर करीब से नज़र डालें जो भविष्य में बहुत दूर के भविष्य में विमानन उद्योग को बढ़ाएंगी (या पहले से ही)। (नवीनतम विमानन तकनीक पर अधिक जानकारी के लिए, विमानन उद्योग में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की भूमिका देखें।)
नेक्स्ट-जेन ऑटोपिलॉट्स
मानव रहित विमान प्रणाली (यूएएस) निश्चित रूप से संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग के सबसे व्यापक रूप से ज्ञात अनुप्रयोगों में से एक है, खासकर जब से ड्रोन अपने सैन्य उपयोग से परे कृषि, वाणिज्यिक और औद्योगिक उद्देश्यों के लिए उपयोग की जाने वाली मुख्यधारा के रूप में उपयोग किए गए हैं। लेकिन वर्तमान एआई तकनीक इतनी आश्चर्यजनक गति से आगे बढ़ रही है, कि नए ऑटोपिलॉट्स के पास इन दिनों मानव बुद्धि है।
यूएएस सुरक्षा के लिए मूल रूप से विकसित कुछ प्रणालियां कई वाणिज्यिक विमानों के कॉकपिट तक पहुंच गई हैं, और वे ऑटोपोटॉट्स के रूप में कार्य करने की तुलना में बहुत अधिक कर सकते हैं। वे सेंसर से प्राप्त डेटा का उपयोग करके जटिल युद्धाभ्यास के दौरान मुश्किल से निपटने के लिए क्षतिपूर्ति करने में सक्षम हैं, वे सच्चे कॉपीराइट बन रहे हैं जो कई पायलटों द्वारा अनुभव किए गए संज्ञानात्मक थकान को कम करने में मदद कर सकते हैं। और यह मास इफेक्ट से ईडीआई की तरह लग रहा है कि मैं अपने कैरियर को स्विच करने जा रहा हूं और बस पायलट बन गया हूं बातचीत एक बुद्धिमान कंप्यूटर के साथ जो मुझे आने वाले हमले को रोकने के लिए ढाल बढ़ाने के महत्व को बताता है।
आपदाओं को रोकना
यद्यपि कुछ हालिया हवाई आपदाओं का दोष दोषपूर्ण एआई पर लगाया गया है, लेकिन बुद्धिमान कंप्यूटर बोर्ड पर सभी के लिए महत्वपूर्ण अंतर से जोखिम को कम कर सकते हैं। इन तकनीकों में से एक स्काई वाइज है, जिसका जन्म विमान और फ्लाइट कैंसिलेशन पर अनियोजित रखरखाव को कम करने के लिए वास्तविक समय में बड़ी मात्रा में बेड़े के आंकड़ों को एकत्र करने के लिए पलंटिर और एयरबस के बीच साझेदारी से हुआ है। यह समझाने की आवश्यकता नहीं है कि कैसे, अगर इसे सही तरीके से लागू किया जाए, तो यह तकनीक अकेले लाखों डॉलर बचा सकती है।
IBM Watson का AI ऑन-फील्ड रिपेयर स्टाफ को गाइड करने के लिए इस्तेमाल किया जाएगा, जबकि GE के सॉल्यूशन में मशीन-लर्निंग-बेस्ड प्रेडिक्टिव मेंटेनेंस सर्विस फीड करने के लिए एयरक्राफ्ट सेंसर द्वारा इकट्ठा किए गए डेटा का इस्तेमाल किया जाएगा, जो जेट इंजन के रखरखाव को कम करेगा। यहां तक कि नासा ने भी बोर्ड (दंडात्मक उद्देश्य) पर कूद गया, और राष्ट्रीय परिवहन सुरक्षा बोर्ड, संघीय विमानन प्रशासन और 50 से अधिक एयरलाइंस और विमान निर्माताओं के बीच साझा किए गए डेटा को इकट्ठा करने में मदद कर रहा है। यह डेटा MITER द्वारा अपने विमानन सुरक्षा सूचना विश्लेषण और साझाकरण (ASIAS) डेटा कंसोर्टियम के लिए समन्वित है, एक प्रोग्राम जिसका उपयोग AI को सिखाने के लिए किया जाएगा कि उड़ान डेटा में विसंगतियों के पैटर्न की खोज कैसे की जाए। इस तरह, एल्गोरिदम यह स्थापित करने में सक्षम हो सकता है कि क्या ये पैटर्न संभावित मुद्दों का अनुमान लगाने वाले हैं और ऐसा होने से पहले उनका पता लगा सकते हैं।
संचार में सुधार
वायु यातायात नियंत्रण (एटीसी) संचार हमेशा एक गड़बड़ है। लाउड बैकग्राउंड शोर, हाई-स्पीड कम्युनिकेशन, और जंबल्ड शब्द सभी पायलटों के लिए ट्रैफिक अलर्ट और निर्देशों को समय पर समझने में बहुत मुश्किल बनाते हैं। चीजें यूरोप में और भी अधिक भ्रमित हो सकती हैं, जहां भारी उच्चारण वाली अंग्रेजी पायलटों को पृथ्वी पर समझने के लिए वास्तव में कठिन बनाती है (अच्छी तरह से ...) हवा में अधिक उपयुक्त होगा) उनके आसपास हो रहा है। और अगर आपने कभी किसी इतालवी को (मेरे अलावा, जाहिर है) अंग्रेजी बोलने की कोशिश करते हुए सुना है, तो आप पूरी तरह से समझ पाएंगे कि मेरा क्या मतलब है। AI इन नवीनतम प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) क्षमताओं का लाभ उठाकर इस निरंतर चुनौती को पूरा करने में मदद कर सकता है ताकि इन वार्तालापों को आसानी से उपयोग और अत्यधिक सुलभ वास्तविक समय के टेप प्रदान कर सके।
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जब कोई भी सॉफ़्टवेयर गुणवत्ता की परवाह नहीं करता है तो आप अपने प्रोग्रामिंग कौशल में सुधार नहीं कर सकते हैं।
एआई अन्य नो-कम-बोझिल संचार मुद्दों के साथ भी सहायता कर सकता है।किसी भी व्यवसाय को दर्जनों कर्मचारियों के समन्वय की आवश्यकता होती है, यह अच्छी तरह से जानता है कि कठिन समय के दौरान उत्पादकता को बनाए रखना कितना जटिल हो सकता है। एयरलाइंस को पायलट, इंजीनियर, फ्लाइट अटेंडेंट और अन्य क्रू सदस्यों जैसे लोगों के बेहद जटिल और विविध नेटवर्क का प्रबंधन करना चाहिए जो अक्सर अलग-अलग भाषा बोलते हैं या विभिन्न देशों से आते हैं। यहां तक कि उनमें से किसी एक को पुनर्निर्धारित करने से भी बड़े पैमाने पर काम हो सकता है, लेकिन इसे एआई-संचालित प्रबंधक द्वारा आसानी से हल किया जा सकता है। एक मशीन कई कारकों को ध्यान में रख सकती है जैसे कि कुछ ही समय में चालक दल के सदस्य का प्रमाणपत्र और योग्यता, और कुशल समय-निर्धारण के लिए उनकी योग्यता, उपलब्धता और उड़ान की थकान के बारे में जानकारी के साथ क्रॉस-रेफरेंस।
ग्राहक अनुभव को बढ़ाना
किसी भी अन्य क्षेत्र की तरह जहां ग्राहकों की संतुष्टि एक कारक है, एयरलाइनों को नवीनतम एआई प्रौद्योगिकियों से बहुत लाभ हो सकता है। सबसे सहज अनुप्रयोगों में ग्राहक डेटा एकत्र करना उनकी प्राथमिकताओं को निर्धारित करना, मार्केटिंग अनुसंधान प्रयासों को बेहतर बनाने के लिए एआई का उपयोग करना, ग्राहक प्रतिधारण को बढ़ाना और प्रस्ताव को बढ़ाना शामिल है। कंप्यूटर विज़न (CV) का उपयोग यात्रियों के सामान की स्क्रीनिंग करने, उनके आकार को अधिक कुशलता से निर्धारित करने, सामान के गुम होने के जोखिम को कम करने और अवैध पदार्थों की तस्करी को रोकने के लिए किया जा सकता है।
अन्य AI- आधारित तकनीक जैसे कि फेशियल रिकॉग्निशन का उपयोग डेल्टा एयर लाइन्स जैसी कंपनियों द्वारा पहले ही चेक-इन प्रक्रिया को तेज करने के लिए किया जा चुका है। यह कई यात्रियों के लिए जीवन की गुणवत्ता में सुधार कर सकता है। चैटबॉट और वर्चुअल असिस्टेंट का उपयोग ग्राहकों को उनकी उड़ान की स्थिति के बारे में जानकारी प्रदान करने, मुद्दों को हल करने में मदद करने और चेक-इन अनुरोधों और बोर्डिंग प्रक्रियाओं के दौरान उनकी सहायता के लिए किया गया है। (चैटबॉट्स के बारे में अधिक जानकारी के लिए, हम आईटी प्रोसैट से पूछते हैं कि भविष्य में एंटरप्राइजेज कैसे चैटबॉट्स का उपयोग करेगा। यहां बताया गया है कि वे क्या कहते हैं।)
बेड़े और संचालन प्रबंधन
विशेष रूप से बड़े बेड़े को बनाए रखने और संचालित करने के लिए विमान की बहुत कीमत होती है। अकेले यूनाइटेड एक्सप्रेस, उदाहरण के लिए, पूरे ग्रह में 357 हवाई अड्डों के लिए एक दिन में लगभग 4,600 उड़ानों का संचालन करता है। उनकी दक्षता में सुधार परिचालन लागत और ओवरहेड को काफी कम कर सकता है, और एआई बहुत तरीकों से मदद कर सकता है। टिकट की कीमतों को गतिशील रूप से अनुकूलित करने से, उड़ान की देरी की भविष्यवाणी करने, उड़ान मार्गों का अनुकूलन करने और धोखाधड़ी का पता लगाने से, एमएल वाणिज्यिक बेड़े और हवाई माल सेवाओं दोनों के परिचालन दक्षता को बढ़ा सकते हैं।
एयरबस जैसी कंपनियां अपने विमानों की दक्षता बढ़ाने के लिए कस्टम AI तकनीक भी विकसित कर रही हैं, जबकि वे बनने से पहले ही। विभिन्न कारखानों से आने वाले आंकड़ों का विश्लेषण करके, वे निर्माण प्रक्रिया के बारे में जानकारी आकर्षित कर सकते हैं, संभावित विघटनकारी घटनाओं की भविष्यवाणी कर सकते हैं, और किसी भी समस्या से जल्द से जल्द निपट सकते हैं - कभी-कभी ऐसा होने से पहले भी।
निष्कर्ष
अभी, वाणिज्यिक यात्री एयरलाइनों के बड़े शॉट्स शुरुआती अपनाने वाले हैं जो विमानन क्षेत्र में एआई क्रांति का नेतृत्व कर रहे हैं। हालांकि, पूरे उद्योग में बहुत संभावनाएं दिखाई दे रही हैं और इन अत्यधिक आधुनिकीकरण समाधानों में से कई के विकास के लिए उपजाऊ जमीन है। हालाँकि, सुरक्षा सर्वोपरि है, क्योंकि दुनिया ने पहले से ही खराब हो चुकी AI तकनीक के विनाशकारी परिणामों का अनुभव किया है।