Большие данные и машинное обучение в аэропортах: 7 практических примеров в России и за рубежом

Big Data, Большие данные, машинное обучение, Machine Learning, транспорт, авиация, самолеты, аэропорты

Как большие данные и машинное обучение меняют современные аэропорты, обеспечивая безопасность, повышая продажи, управляя движением пассажиропотоков и самолетов: какие технологии успешно используется и что нас ждет в будущем – смотрим кейсы внедрения Big Data и Machine Learning в отечественных и зарубежных аэровокзалах.

1. Большие данные и машинное обучение обеспечивают безопасность

«Центр речевых технологий» внедрил в аэропорт Южно-Сахалинска систему распознавания лиц, которая сканирует входящий поток уезжающих и встречающих. Алгоритмы машинного обучения (Machine Learning) сравнивают лица с эталонами в базе данных. Если на объект заходят люди, находящиеся в розыске, система уведомляет об этом полицию и внутреннюю службу безопасности [1]. Подробности о том, как работает распознавание лиц, мы рассказывали здесь.

2. Большие данные и машинное обучение помогают зарегистрироваться на рейс

Компания Recast.AI, специализирующая на разработке чат-ботов, разработала концепт помощника для регистрации на рейс. Пассажир общается с роботом на живом человеческом языке, спрашивая о тарифах, нормах багажа, наиболее удобных местах и т.д. Помимо сокращения очередей на регистрацию и количества персонала, система дает авиакомпании возможность продажи дополнительных услуг. Например, если выясняется, что багаж клиента превышает разрешенную его тарифом норму, бот сразу же позволяет добавить дополнительный чемодан с доплатой и тут же его оплатить. Также система предлагает пассажиру более удобное место в самолете, сообщая, сколько это стоит [2]. Как подобные помощники на базе Machine Learning успешно заменяют собой банковские колл-центры, мы писали здесь.

Big Data, Большие данные, машинное обучение, Machine Learning, транспорт, авиация, самолеты, аэропорты
В скором будущем чат-боты на основе Machine Learning успешно заменят стойки регистрации

3. Большие данные и машинное обучение повышают доходы аэропорта

Big Data и Machine Learning помогают аэропорту и его резидентам, кафе и магазинам, персонализировать маркетинг, чтобы увеличить продажи и уменьшить рекламный бюджет. В частности, аэропорт Домодедово внедряет систему распознавания лиц в бизнес-залы авиакомпании S7 Airlines. Это позволит авиаперевозчику идентифицировать своих пассажиров, а аэропорту – предложить этим клиентам персональные услуги, которые подходят им по интересам или потребностям [3].

Похожим образом Machine Learning можно использовать для генерации персональных маркетинговых предложений посетителям аэровокзалов. Например, определять национальность пользователя по языку, выбранному при подключении к Wi-Fi, и показывать понятные ему рекламные сообщения о товарах и услугах аэропорта [2].

4. Большие данные и машинное обучение сокращают очереди

Очереди невыгодны аэропорту, поскольку пассажир тратит время на них вместо посиделок в кафе или прогулок по магазинам. Кроме того, непродуктивное стояние в очереди повышает стресс и, соответственно, снижает уровень удовлетворенности клиента от сервиса. Поэтому следует оптимизировать пассажиропотоки, определяя места скопления людей по записям видеокамер и подключению к Wi-Fi. На основе этих данных можно идентифицировать носителей определенного языка и маршруты их движения по терминалу, чтобы оперативно на их языке предложить им новинки ресторанного меню или магазинного ассортимента [2].

Big Data, Большие данные, машинное обучение, Machine Learning, транспорт, авиация, самолеты, аэропорты
Big Data и Machine Learning помогают сократить очереди и оптимизировать пассажиропоток

А, чтобы увлечение шопингом не стало причиной опоздания на самолет, аэропорт Дубая внедрил Big Data и Machine Learning для индивидуального оповещения пассажиров о посадке на рейс. Система работает в каждом из магазинов duty free, сканируя посадочные талоны посетителей и направляя пассажиру оповещение на его родном языке. В сообщение указано, к какому выходу ему нужно пройти, по какому маршруту, и сколько на это потребуется времени.

Еще этот самый загруженный аэропорт по объему международного пассажирского трафика аэропорт использует большие данные и машинное обучение для динамического назначения выходов на посадку и прилет. Например, если на 2-х рейсах много пассажиров, пересаживающихся с одного борта на другой, их выходы будут назначены рядом друг с другом [3].

5. Большие данные и машинное обучение помогают пассажирам утолить голод

Если в аэропорту вылета пассажиры конкретного рейса совершили недостаточно покупок в ресторанах и кафе, а рейс вылетел с задержкой, то в аэропорту прилета многие будут голодными. В этом случае реклама кафе около зоны выдачи багажа будет весьма эффективной. При этом Big Data позволят еще больше повысить продажи за счет узкой сегментации клиентов. Например, в Будапеште, где доминируют лоукостеры, пассажиры предпочитают недорогой фаст-фуд, а не пафосные рестораны. Поэтому второй этаж в чистой зоне будапештского аэропорта был переделан под формат фуд-корта, напоминающего торговый центр в спальном районе [2].

Big Data, Большие данные, машинное обучение, Machine Learning, транспорт, авиация, самолеты, аэропорты
Big Data и Machine Learning увеличивают прибыль аэропортовых кафе

6. Большие данные и машинное обучение ищут пропажи с помощью блокчейна

Блокчейн позволит автоматизировать весь процесс пребывания пассажира в аэропорту. Каждому посетителю присваивается токен, единый для всех его поездок, по которому можно отслеживать весь путь пассажира по аэропорту. В частности, информация о смартфоне пассажира, привязанная к токену, позволит быстро найти человека, если он заблудился, заснул или опаздывает на рейс. Еще на блокчейне строятся перспективные системы обработки багажа, привязывающие данные о чемоданах к тому же токену пассажира. Это позволит отслеживать местоположение багажа в режиме онлайн и сократит время поиска сумок в случае их потери [2]. Подробному описанию взаимодействия больших данных с блокчейном мы посвятили отдельную статью.

7. Большие данные и машинное обучение управляют воздушным движением

Трехмерное изображение всех прилетающих и улетающих самолетов в виде дополненной реальности позволит авиадиспетчеру в режиме реального времени принимать необходимые решения, находясь не только в аэропорту. Это позволит сделать центр управления воздушным движением удаленным. Такой проект уже реализуется в Будапеште: планируется, что к 2020 году существующая диспетчерская вышка в аэропорту будет использоваться только в качестве запасной [2].

Big Data, Большие данные, машинное обучение, Machine Learning, транспорт, авиация, самолеты, аэропорты
Big Data, Machine Learning и дополненная реальность в будущем заменят диспетчерские вышки в аэропортах

А как извлечь пользу от Big Data и Machine Learning для своего бизнеса, вы узнаете на наших практических курсах для руководителей, аналитиков, инженеров и администраторов. Только самая необходимая теория и актуальная практика применения современных программно-аппаратных решений. Мы научим вас эффективной работе с большими данными и созданию эксклюзивных моделей и алгоритмов машинного обучения, которые принесут вашему бизнесу реальную выгоду. Выбирайте свой образовательный курс, регистрируйтесь на занятия и приходите в наши классы!

Источники

    1. https://www.bigdataschool.ru/bigdata/распознавание-лиц-с-видеокамер.html
    2. http://www.frequentflyers.ru/2018/05/08/sap_airport_future/
    3. https://www.bigdataschool.ru/bigdata/большие-данные-big-data-в-авиации.html

Один комментарий к “Большие данные и машинное обучение в аэропортах: 7 практических примеров в России и за рубежом”

Комментарии закрыты.