W jaki sposób AI pomaga zwiększyć przepustowość w tym niezwykle ważnym aspekcie operacji na lotnisku?
W ciągu ostatnich dwudziestu lat lotniska na całym świecie znacząco podniosły poziom bezpieczeństwa w odpowiedzi na pojawiające się zagrożenia. Tymczasem rosnące oczekiwania pasażerów wywierają presję na główne węzły transportowe, aby zwiększyć przepustowość, ograniczyć kolejki i sprawić, aby podróż od wejścia do bramki odlotu była jak najbardziej bezproblemowa. Jak można te dwa cele zbalansować?
Dla wielu rządów i centrów lotniczych na całym świecie sztuczna inteligencja może być odpowiedzią. Na początku 2018 roku rząd brytyjski zainwestował 1,8 miliona funtów w rozwój nowych systemów sztucznej inteligencji, aby zwiększyć bezpieczeństwo i skrócić czas oczekiwania na niektóre z najbardziej ruchliwych lotnisk w kraju.
US Transportation Security Administration wprowadziła ostatnio nowe skanery tomografii komputerowej (CT), które wykorzystują sztuczną inteligencję do pomocy w wykrywaniu zagrożeń na lotniskach w Los Angeles, lotniskach John F. Kennedy i Phoenix.
Sztuczna inteligencja pojawia się w całym spektrum lotniczym, od samoobsługowych robotów do odprawy po kontrole rozpoznawania twarzy. Ankieta internetowa YouGov wykazała, że około 68% pasażerom w Wielkiej Brytanii przyjąłoby więcej rozwiązań AI na lotniskach. Ale jeśli chodzi o przyspieszenie wrażliwego procesu bezpieczeństwa na lotniskach, czy może to być skuteczne rozwiązanie?
Skanery bezpieczeństwa i uczenie maszynowe
Co najważniejsze, systemy sztucznej inteligencji ulegają poprawie wraz z wprowadzaniem coraz większej liczby informacji. W przypadku bezpieczeństwa na lotniskach uczenie maszynowe może być wykorzystywane do analizowania danych i rozpoznawania zagrożeń szybciej niż człowiek. Przedmioty, które wcześniej wymagały osobnego skanowania, takie jak laptopy, mogą być przechowywane w bagażu pasażera podczas przechodzenia przez punkty kontrolne.
„AI pozwala nam dzisiaj robić rzeczy, których nie mogliśmy zrobić pięć lat temu” – mówi Michael Ellenbogen, dyrektor generalny Evolv Technology. „To pozwala nam szkolić komputer w sposób, w jaki nie mogliśmy wcześniej. Wrzucasz w to dużo danych i używasz tych danych do szkolenia modelu, aby rozpoznać obiekty lub sygnały zainteresowania. „
System Evolv Edge wykorzystuje kombinację technologii rozpoznawania twarzy i technologii fal milimetrowych, aby skanować ludzi przechodzących przez przenośną bramę bezpieczeństwa. Techniki uczenia maszynowego są używane do automatycznego analizowania danych pod kątem zagrożeń, w tym materiałów wybuchowych i broni palnej, przy jednoczesnym ignorowaniu bezpiecznych przedmiotów – na przykład kluczy i sprzączek do paska, które pasażerowie mogą przewozić .
Wszystko to dzieje się w ciągu około jednej setnej sekundy, co oznacza, że pasażerowie mogą po prostu przejść przez bramę, zamiast przyjmować taneczną , tak jak w przypadku konwencjonalnego skanera ciała 3D. Według Evolv, do 900 osób może przejść przez bramę bezpieczeństwa w ciągu godziny, dzięki czemu jest znacznie szybszy niż konwencjonalne skanery rentgenowskie.
Edge został wdrożony w celu kontroli pracowników na międzynarodowym lotnisku Oakland w USA i ma zostać uruchomiony na innym nienazwanym dużym międzynarodowym lotnisku w kraju, aby skanować pasażerów.
Ellenbogen twierdzi, że przemysł szkolił komputery, aby wyciągać informacje o zagrożeniach przez dziesięciolecia, ale aż do ostatnich pięciu lat „konwencjonalne komputerowe techniki widzenia” miały ograniczoną funkcjonalność, jeśli chodzi o analizę obrazów. Jednak ostatnie przełomy w sieciach neuronowych – ramy algorytmów uczenia maszynowego, które zasilają sztuczną inteligencję – oraz chipy komputerowe o dużej pojemności pozwoliły rozwinąć systemy AI.
„Możemy umieścić systemy w terenie i stale zbierać dane z tych systemów” – mówi Ellenbogen. „Możemy następnie użyć tych danych do dalszego szkolenia naszych algorytmów, co czyni je znacznie mądrzejszymi.”
Dane biometryczne dotyczące bezpieczeństwa na lotnisku
Jedną z coraz bardziej widocznych koncepcji bezpieczeństwa, która idzie w parze z AI, jest biometria.
Na początku tego roku specjalista ds. Technologii SITA poinformował, że 77% lotnisk planuje duże programy zarządzania identyfikatorami biometrycznymi w ciągu najbliższych pięciu lat. Podstawą w tej dziedzinie jest rozpoznawanie twarzy, które jest już wykorzystywane do skanowania pasażerów podczas ich przejazdu przez wiele głównych lotnisk.
Obecnie Hartsfield-Jackson Airport jest w trakcie wprowadzania na rynek swojego pierwszego terminala biometrycznego w USA. Chętni uczestnicy mogą korzystać ze skanerów rozpoznających twarze w kioskach samoobsługowych, punktach kontrolnych TSA i bramkach do boardingu. Oczekuje się, że odciski palców, rozpoznawanie twarzy i skany siatkówki będą coraz częściej wykorzystywane do celów bezpieczeństwa na lotniskach.
Tymczasem trwają testy w biometrii behawioralnej. Naukowcy z brytyjskiego Uniwersytetu w Manchesterze opracowali ostatnio system sztucznej inteligencji (AI), który jest w stanie zmierzyć indywidualny chód lub chód człowieka po wejściu na podkładkę dociskową.
„Każdy człowiek ma około 24 różnych cech i ruchów podczas chodzenia, w wyniku czego każda osoba ma niepowtarzalny, pojedynczy wzór chodzenia”, powiedział Omar Costilla Reyes, naukowiec z Manchesteru.
