AI and Data Science in Aviation Industry: 5 Real-life Use Cases

¿Estamos listos para volar sin piloto humano?

Introducción a la discusión sobre aviones pilotados por IA

• La pregunta sobre si estamos listos para volar sin un piloto humano fue planteada en un artículo de The New York Times, generando una intensa discusión en Facebook.

• Muchos usuarios expresaron emociones fuertes, prefiriendo coches autónomos a aviones sin pilotos, posiblemente porque se sienten más seguros en la carretera que en el aire.

Avances tecnológicos y pruebas de vuelo

• Tecnologías como la visión por computadora están impulsando la automatización en los coches autónomos; sin embargo, aún falta tiempo para que los aviones comerciales sean controlados completamente por sistemas de IA.

• Prototipos de vehículos aéreos autopilotados han realizado sus primeros vuelos de prueba, pero se requerirán años de certificación y pruebas antes de que el viaje aéreo sea totalmente pilotless.

Uso actual de IA y ciencia de datos en aviación

Gestión de ingresos y planificación de rutas

• Las aerolíneas utilizan IA y ciencia de datos para resolver problemas críticos como entender la demanda del viajero entre pares específicos de ciudades.

• Por ejemplo, LOT Polish Airlines considera que hay suficiente demanda para vuelos directos entre Chicago y Cracovia debido a su población polaca significativa.

Análisis del comportamiento del viajero

• La IATA sugiere que las aerolíneas pueden usar datos del comportamiento del viajero, como búsquedas abandonadas o comentarios en redes sociales, para definir la demanda recreativa.

• Skyscanner utilizó agrupamiento basado en aprendizaje automático para analizar 50,000 orígenes y destinos considerando hasta 30 parámetros diferentes.

Optimización del consumo alimentario a bordo

Desafíos con el desperdicio alimentario

• Las aerolíneas enfrentan desafíos significativos con el desperdicio alimentario; EasyJet analizó la demanda según las rutas y descubrió patrones sorprendentes sobre lo que los pasajeros desean consumir.

• En 2018, las aerolíneas generaron 6.1 millones de toneladas de residuos; optimizar el suministro es crucial tanto desde una perspectiva económica como ambiental.

Implementación exitosa mediante algoritmos predictivos

• EasyJet desarrolló un nuevo algoritmo predictivo que ayudó a reducir significativamente el desperdicio alimentario al predecir mejor qué artículos serían demandados durante los vuelos.

Eficiencia energética y reducción de emisiones

Importancia financiera y ambiental

• La aviación contribuyó con un 2.4% a las emisiones globales de CO2; mejorar la eficiencia energética es vital tanto por razones ambientales como financieras.

• En 2018, las aerolíneas gastaron un 23.5% de sus gastos totales solo en combustible; esto subraya la necesidad urgente de optimizar su consumo energético.

Modelos predictivos avanzados

• Southwest Airlines desarrolló modelos predictivos utilizando algoritmos avanzados que permiten generar miles pronósticos precisos sobre el consumo mensual necesario para cada aeropuerto donde opera.

Tecnología Biométrica en Aeropuertos

Funcionamiento de los Escáneres Faciales

• Los equipos escanean las caras de los viajeros y las comparan con fotos almacenadas en bases de datos de agencias de control fronterizo, como pasaportes y visas.

• Las agencias gubernamentales, como la Aduana y Protección Fronteriza de EE. UU., destacan que esta tecnología crea una experiencia más rápida y segura para los viajeros.

Implementación por Aerolíneas

• Delta Airlines inauguró un terminal biométrico en el Aeropuerto de Atlanta en noviembre de 2018, siendo el primero de su tipo en EE. UU.

• En 2019, Delta planeaba implementar embarque biométrico desde la acera hasta la puerta del avión, comenzando pruebas en 14 puertas internacionales en Detroit.

Aceptación del Cliente

• Un estudio realizado por Delta reveló que el 70% de los pasajeros encontró atractiva la experiencia de embarque biométrico, mientras que el 72% prefería este método sobre el tradicional.

Eficiencia Operativa

• El tiempo entre aterrizajes y despegues se denomina "turnaround"; las aerolíneas estadounidenses perdían un promedio significativo debido a retrasos relacionados con servicios a aeronaves.

• La startup Suruc proporciona software que utiliza algoritmos de reconocimiento visual para monitorear cómo se prepara un avión para su próximo vuelo.

Soluciones Tecnológicas Avanzadas

• Lufthansa también aborda problemas similares mediante su solución "Deep Turnaround", analizando datos en tiempo real durante los servicios aéreos.

• Las aerolíneas utilizan ciencia de datos y aprendizaje automático para optimizar la demanda de pasajeros y redefinir la experiencia del aeropuerto mediante tecnologías biométricas.