الطيران في عصر الذكاء الاصطناعي: كيف تحدث التقنيات المتقدمة تحولًا في أمان وكفاءة الطيران؟
تاريخ النشر: 27th, February 2024 GMT
مع تطور التكنولوجيا وظهور الذكاء الاصطناعي، شهدت صناعة الطيران تحولات هائلة تؤثر بشكل إيجابي على أمان الرحلات وكفاءة الطيران. يُعد الذكاء الاصطناعي جزءًا أساسيًا من التحسينات التقنية التي تحدث في هذا المجال، حيث يُسهم في تقديم تجارب سفر أكثر فعالية وسلامة. في هذا المقال، سنلقي نظرة على كيفية تحقيق التحولات في صناعة الطيران بفضل الذكاء الاصطناعي.
تطورت نظم القيادة الآلية باستخدام التقنيات المتقدمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي. تسمح هذه النظم بالتحكم في الطائرات بشكل ذكي وفعّال، مما يُقلِّل من اعتماد الطيار على نطاقات الطيران اليدوية ويزيد من دقة وسلاسة الرحلات.
2. تحليل البيانات الكبيرة:تعتمد صناعة الطيران على تحليل البيانات الكبيرة لتحسين كفاءة العمليات والصيانة. يستخدم الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات المتزايدة من أنظمة الطائرات للتنبؤ بحالات الصيانة وتجنب المشاكل المحتملة.
3. أنظمة التحكم في الطيران:تساعد أنظمة التحكم التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي في تحسين استجابة الطائرات للظروف المتغيرة. يُمكِّن ذلك من تحسين تجربة الركاب وتحسين كفاءة الوقود.
4. التنبؤ بالأعطال والصيانة التنبؤية:يُستخدَم الذكاء الاصطناعي لتطوير نظم صيانة تنبؤية تحلل البيانات لتنبؤ الأعطال المحتملة. يُسهم ذلك في تقليل تكاليف الصيانة وزيادة الأمان.
5. تحسين توجيه المرور الجوي:تستخدم الذكاء الاصطناعي في تحسين توجيه المرور الجوي، حيث يُسهم في تحسين التخطيط للمسارات وتجنب الزحام الجوي، مما يزيد من فعالية الرحلات ويقلل من انبعاثات الكربون.
6. تحسين أمان الرحلات:تُعتبر تقنيات الذكاء الاصطناعي أحد العناصر الرئيسية في تحسين أمان الرحلات. تُسهِّم نظم الكشف العوارض والتحذيرات التلقائية في تجنب المواقف الخطرة وتحسين استجابة الطيارين.
7. تقنيات الطيران دون طيار:تُستخدَم تقنيات الطيران دون طيار بفعالية في مجالات مثل التصوير الجوي، والتفتيش، والبحث والإنقاذ. يعزز الذكاء الاصطناعي من قدرة هذه الطائرات على الأداء في بيئات متغيرة.
تحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي تحولًا ثوريًا في صناعة الطيران، حيث تعزز من أمان الرحلات وتحسين كفاءة العمليات. مع استمرار التطورات، يمكن توقع مزيد من التحسينات التي تُجعل من رحلات الطيران تجربة أكثر ذكاءً وسلاسة في المستقبل.
المصدر: بوابة الفجر
كلمات دلالية: الطيران الذكاء الاصطناعي الذکاء الاصطناعی صناعة الطیران فی تحسین
إقرأ أيضاً:
رغم تفوقه في البرمجة.. نماذج الذكاء الاصطناعي تخفق في التاريخ
على الرغم من تميز الذكاء الاصطناعي في بعض المهام مثل البرمجة أو إنشاء البودكاست، إلا أنه يُظهر ضعفًا واضحًا في اجتياز اختبارات التاريخ المتقدمة، وفقًا لدراسة حديثة.
GPT-4 وLlama وGemini: نماذج لغوية فشلت في تقديم إجابات دقيقة
قام فريق من الباحثين بتطوير معيار جديد لاختبار ثلاث نماذج لغوية ضخمة رائدة: "GPT-4" من أوبن إي آي، و"Llama" من ميتا، و"Gemini" من جوجل، في الإجابة عن أسئلة تاريخية. يعتمد هذا المعيار، المعروف باسم "Hist-LLM"، على قاعدة بيانات التاريخ العالمي "Seshat"، وهي قاعدة بيانات شاملة للمعرفة التاريخية.
النتائج التي تم تقديمها الشهر الماضي في مؤتمر "NeurIPS" المرموق، كانت مخيبة للآمال. حيث حقق أفضل نموذج، وهو "GPT-4 Turbo"، دقة بلغت حوالي 46% فقط، وهي نسبة بالكاد تفوق التخمين العشوائي.
اقرأ أيضاً.. هل يتفوق "O3" على البشر؟ قفزة جديدة تُعيد تعريف الذكاء الاصطناعي
وأوضحت "ماريا ديل ريو-تشانونا"، إحدى المشاركات في الدراسة وأستاذة علوم الحاسوب في جامعة كوليدج لندن: "الاستنتاج الأساسي من هذه الدراسة هو أن النماذج اللغوية الكبيرة، رغم إمكانياتها المذهلة، لا تزال تفتقر إلى الفهم العميق المطلوب للتعامل مع استفسارات تاريخية متقدمة. يمكنها التعامل مع الحقائق الأساسية، ولكن عندما يتعلق الأمر بالتحليل العميق على مستوى الدكتوراه، فهي غير قادرة على الأداء المطلوب بعد".
القصور في الفهم العميق
من الأمثلة التي فشل فيها النموذج، سؤال عن استخدام الدروع القشرية في فترة معينة من مصر القديمة. أجاب "GPT-4 Turbo" بنعم، بينما الحقيقة أن هذه التقنية لم تظهر في مصر إلا بعد 1500 عام.
يرجع هذا القصور، وفقًا للباحثين، إلى اعتماد النماذج على بيانات تاريخية بارزة، مما يصعّب عليها استرجاع المعلومات النادرة أو الأقل شهرة.
كما أشار الباحثون إلى وجود أداء أضعف للنماذج في مناطق معينة، مثل إفريقيا جنوب الصحراء الكبرى، مما يبرز التحيزات المحتملة في بيانات التدريب.
اقرأ أيضاً.. الذكاء الاصطناعي يفك شيفرة أصوات الطيور المهاجرة
التحديات المستمرة
وأكد "بيتر تيرتشين"، قائد الدراسة وأستاذ بمعهد علوم التعقيد في النمسا، أن هذه النتائج تُظهر أن النماذج اللغوية لا تزال غير بديل عن البشر في مجالات معينة. ومع ذلك، يبقى الأمل في أن تسهم هذه النماذج في مساعدة المؤرخين مستقبلاً. يعمل الباحثون على تحسين المعيار بإضافة بيانات من مناطق غير ممثلة بشكل كافٍ وتضمين أسئلة أكثر تعقيدًا.
واختتمت الدراسة بالقول: "رغم أن نتائجنا تسلط الضوء على المجالات التي تحتاج إلى تحسين، إلا أنها تؤكد أيضًا الإمكانيات الواعدة لهذه النماذج في دعم البحث التاريخي".
المصدر: وكالات
أمير الباحة يطلع على تقرير إنجازات المركز السعودي للأعمال بالمنطقة