Jelenleg is számos mesterségesintelligencia-alapú megoldást használnak a légi társaságok és a repterek az üzemanyag-optimalizálás, a légiirányítás, a fedélzeti kiszolgálás vagy éppen a járműkarbantartás területén. A határ azonban a csillagos ég, hiszen a légi közlekedés folyamatosan óriási mennyiségű adatot termel, ami további lehetőséget ad az MI-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 szintű 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.
A globális légi közlekedési szoftverpiac méretét már 2023-ban 10,68 milliárd dollárra (4180 milliárd Ft) becsülték, a következő évekre pedig markáns bővülést jósolnak. Ezt támasztja alá az is, hogy a légitársaságok 86%-a saját bevallása szerint együttműködik innovációs partnerekkel MI- és ML-alapú fejlesztések kapcsán, sőt, a repülőterek 16%-a is alkalmazza a technológiákat, főként a döntéshozatali folyamatok támogatására.
De milyen konkrét megoldásokkal segíti a mesterséges intelligencia a légi közlekedést?
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 MI-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 MI-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 működésről tehát egyelőre nincs szó, bár a jövő minden bizonnyal ide vezet.
Illusztráció (Kép: Jaap Arriens/NurPhoto via Getty Images)
3. Több (gépi) szem többet lát
Az MI-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 működési kihívásokat is kezeljen, mint például az ütemezés optimalizálását vagy a prediktív karbantartást.
4. Repülési élmény felsőfokon
Ahogy fejlődik, az MI egyre inkább hozzá fog járulni a személyre szabott élményekhez az egész légi közlekedési 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.
MI a légiközlekedésben: kulcskérdés az átláthatóság
A biztató kilátások dacára számos kihívásnak kell megfelelni a mesterségesintelligencia-alapú légi közlekedési 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 MI-irányelvek betartását is – ez rövid és hosszú távon is elősegíti a bizalmat és az átláthatóságot a szoftverfejlesztés ezen ágazatában.
Mindez magas szintű 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.
