Ποιες είναι οι μελλοντικές προοπτικές και οι προκλήσεις της χρήσης AI και Βig Data στα δρομολόγια. Παραδείγματα εφαρμογής σε εταιρείες, στατιστικά στοιχεία και επιπτώσεις.
Γράφει ο Δημήτρης Ζοπουνίδης*
Η ταχεία εξέλιξη της Τεχνητής Νοηµοσύνης (AI) και της Ανάλυσης Μεγάλων ∆εδοµένων (Βig Data) έχει αρχίσει να αλλάζει ριζικά τον τρόπο µε τον οποίο λειτουργεί η αεροπορική βιοµηχανία. Ένας από τους βασικούς τοµείς όπου η τεχνολογία αυτή έχει σηµαντική επίδραση είναι η βελτιστοποίηση των αεροπορικών δροµολογίων. Οι αεροπορικές εταιρείες στρέφονται όλο και περισσότερο προς την τεχνητή νοηµοσύνη και την ανάλυση δεδοµένων για να µειώσουν το κόστος, να βελτιώσουν την απόδοση και να παρέχουν καλύτερη εµπειρία στους επιβάτες. Σε αυτήν την ανάλυση, θα εξετάσουµε πώς η AI και τα δεδοµένα αλλάζουν το τοπίο της βιοµηχανίας και θα παρουσιάσουµε παραδείγµατα από την αγορά.
Ο Ρόλος των ∆εδοµένων και της Τεχνητής Νοηµοσύνης
Η χρήση µεγάλων δεδοµένων στην αεροπορική βιοµηχανία παρέχει την απαραίτητη υποδοµή για την εφαρµογή της τεχνητής νοηµοσύνης. Τα δεδοµένα που συλλέγονται από τα συστήµατα κρατήσεων, τα δροµολόγια πτήσεων, τις προτιµήσεις των επιβατών, καθώς και τις καιρικές συνθήκες, αποτελούν µια τεράστια πηγή πληροφοριών που µπορεί να αναλυθεί και να χρησιµοποιηθεί για τη βελτιστοποίηση των δροµολογίων. Οι αεροπορικές εταιρείες µπορούν πλέον να προβλέπουν µε ακρίβεια τη ζήτηση, να σχεδιάζουν βελτιωµένες διαδροµές και να ελαχιστοποιούν τις καθυστερήσεις και το κόστος καυσίµων.
Η AI εφαρµόζεται σε αυτά τα δεδοµένα για να εντοπίσει µοτίβα και τάσεις που δεν θα ήταν προφανή µε παραδοσιακές µεθόδους ανάλυσης. Με τη χρήση αλγορίθµων µηχανικής µάθησης, οι αεροπορικές εταιρείες µπορούν να προβλέψουν µε ακρίβεια τις περιόδους υψηλής ζήτησης, να βελτιστοποιήσουν την κατανοµή των αεροσκαφών και να προσαρµόσουν τις τιµές των εισιτηρίων σε πραγµατικό χρόνο.
Παραδείγµατα Εφαρµογής
Μία από τις αεροπορικές εταιρείες που έχει επενδύσει στην Τεχνητή Νοηµοσύνη είναι η Delta Air Lines. Η εταιρεία χρησιµοποιεί αλγόριθµους AI για να βελτιστοποιήσει τα δροµολόγιά της, λαµβάνοντας υπόψη µια πληθώρα παραµέτρων, όπως οι προβλέψεις καιρού και οι κυκλοφοριακές συνθήκες στα αεροδρόµια. Σύµφωνα µε τα δεδοµένα που δηµοσιεύθηκαν, η Delta έχει καταφέρει να µειώσει τις καθυστερήσεις πτήσεων κατά 15% µέσω της χρήσης αυτών των τεχνολογιών.
Άλλο παράδειγµα είναι η United Airlines, η οποία χρησιµοποιεί την πλατφόρµα AI, «ConnectionSaver,» για να βελτιώσει την εµπειρία των επιβατών που έχουν συνδέσεις σε άλλες πτήσεις. Η πλατφόρµα αυτή χρησιµοποιεί δεδοµένα σε πραγµατικό χρόνο για να καθορίσει αν πρέπει να καθυστερήσει µια πτήση για να εξασφαλιστεί ότι οι επιβάτες µε συνδέσεις θα προλάβουν το επόµενο τους δροµολόγιο. Αυτή η εφαρµογή έχει µειώσει σηµαντικά τον αριθµό των επιβατών που χάνουν τις συνδέσεις τους.
Στατιστικά Στοιχεία και Επιπτώσεις
Σύµφωνα µε την IATA (International Air Transport Association), η αεροπορική βιοµηχανία επενδύει ετησίως πάνω από 3 δισεκατοµµύρια δολάρια σε τεχνολογίες AI και Big Data (IATA). Οι επενδύσεις αυτές αναµένεται να αυξηθούν τα επόµενα χρόνια, καθώς η τεχνολογία γίνεται όλο και πιο εξελιγµένη και οι αεροπορικές εταιρείες αναζητούν τρόπους να µειώσουν το λειτουργικό κόστος και να βελτιώσουν την αποδοτικότητά τους.
Οι στατιστικές δείχνουν ότι οι αεροπορικές εταιρείες που εφαρµόζουν τεχνητή νοηµοσύνη έχουν καταφέρει να αυξήσουν την αποδοτικότητα των στόλων τους κατά 5-10%, ενώ ταυτόχρονα µειώνουν το κόστος καυσίµων κατά 2-3% ετησίως. Αυτές οι µειώσεις µεταφράζονται σε σηµαντικά οικονοµικά οφέλη, ειδικά σε µια περίοδο όπου το κόστος των καυσίµων παραµένει υψηλό.
Προκλήσεις και Μελλοντικές Προοπτικές
Παρά τα σηµαντικά οφέλη, η υιοθέτηση της AI και των Business Analytics στην αεροπορική βιοµηχανία συνοδεύεται από προκλήσεις. Η προστασία των προσωπικών δεδοµένων των επιβατών αποτελεί έναν από τους µεγαλύτερους προβληµατισµούς, καθώς οι αεροπορικές εταιρείες συλλέγουν και επεξεργάζονται τεράστιους όγκους ευαίσθητων δεδοµένων. Η συµµόρφωση µε κανονισµούς όπως ο GDPR είναι κρίσιµη για την αποφυγή νοµικών επιπλοκών.
Επιπλέον, οι εταιρείες πρέπει να επενδύσουν σε εξειδικευµένο προσωπικό, αναλυτές δεδοµένων και όχι µόνο καθώς και σε αναβάθµιση των συστηµάτων τους, γεγονός που µπορεί να αποτελέσει ένα σηµαντικό εµπόδιο, ιδίως για τις µικρότερες αεροπορικές εταιρείες. Παρ’ όλα αυτά, η συνεχιζόµενη ανάπτυξη της Τεχνητής Νοηµοσύνης και των Business Analytics αναµένεται να οδηγήσει σε ακόµα µεγαλύτερη αποδοτικότητα και να φέρει την αεροπορική βιοµηχανία πιο κοντά στην ενσωµάτωση αυτών των τεχνολογικών επιτευγµάτων στις καθηµερινές λειτουργίες της.
Συµπεράσµατα
Η Τεχνητή Νοηµοσύνη και η ανάλυση Μεγάλων ∆εδοµένων έχουν ήδη αρχίσει να µετασχηµατίζουν την αεροπορική βιοµηχανία, βελτιστοποιώντας τα δροµολόγια και µειώνοντας το κόστος λειτουργίας. Οι αεροπορικές εταιρείες που θα καταφέρουν να αξιοποιήσουν πλήρως τις δυνατότητες αυτών των τεχνολογιών θα έχουν σηµαντικό πλεονέκτηµα σε έναν συνεχώς ανταγωνιστικό κλάδο. Ωστόσο, θα πρέπει να αντιµετωπίσουν τις προκλήσεις που συνοδεύουν την υιοθέτηση της τεχνολογίας αυτής, διασφαλίζοντας την προστασία των δεδοµένων και τη συνεχή επένδυση στην ανάπτυξη των ανθρώπινων πόρων και των υποδοµών τους.
*Ο ∆ηµήτρης Ζοπουνίδης είναι µεταπτυχιακός φοιτητής (Αναλυτική των Επιχειρήσεων και Επιστήµη των ∆εδοµένων, Πανεπιστήµιο Μακεδονίας), BSc ∆ιοίκησης Επιχειρήσεων, Πανεπιστήµιο Μακεδονίας, συντονιστής του Παρατηρητήριου Τουρισµού Κρήτης, ΜΑΙΧ, ιδρυτής aviationlife.gr και Παρατηρητήριου Αεροπορικού Κλάδου Κρήτης
