Компания Qantas использует лидар-технология, чтобы получить людей через аэропорты и сели быстро.

Главный сотрудник по информационным Сьюзан Дониз говорится в видео для Делл ‘последовательно соединенных ИТ’, что авиакомпания использует сочетание искусственного интеллекта (ИИ) и интернета вещей (IoT) технологии для улучшения своей наземной операции.

Рассказала, что одна из главных причин, по Qantas инет результат промоутер авиакомпании по времени исполнения.

“Мы использовали две различные технологии AI, чтобы помочь с этим”, – сказала она.

“Один набор, который ИИ алгоритма мы используем его, чтобы помочь лучше предсказывать по времени исполнения самолета в течение всего дня, и это очень важно, потому что чем ближе мы можем получить собственно предсказание, и чем больше мы можем сделать это заранее, тем больше мы можем реально реагировать и создавать более оптимальные результаты для всех.

“Вторая часть становится людей через аэропорт быстрее. Итак, мы имеем две различные технологии, которые мы используем как там хорошо.

“Одна из них называется лидар, который является по существу свет и лазерное детектирование [используется] системы для самостоятельного вождения автомобилей, [которые] испускает лазеры в различных направлениях.

“То, что мы делаем, мы ставим, что в состав аэропорта, поэтому мы знаем, сколько люди получают через охрану и нужно ли нам открывать разные дорожки и то, что является оптимальным.

“И тогда второй кусок-это биометрия, очевидно, используя распознавание лица, чтобы люди сели более быстро.”

Qantas с клиентами участие в нескольких испытаниях диване в ворота биометрии в Сиднее и Брисбене, хотя эти процессы уже не работает.

Лидар был говорили о в промышленности как способ контроля пассажиропотока через аэропорты, хотя и Qantas не кажется, обсудили его использовать технологию широкой публике.

Дониз также сообщил, что авиакомпании Qantas использует много датчиков для отслеживания наземных средств в аэропортах.

“Важно понять, где все машины, чтобы отодвинуть свой самолет, чтобы понять, где багаж машины и т. д.”, – сказала она.

“Для того чтобы сделать это, мы оснастили их устройствами Интернета вещей, поэтому мы на самом деле знаем, где что находится.”

Рассказала в видео, что AI обещал выводы и результаты, которые были более точными, чем то, что ранее могли быть достигнуты с помощью технологий анализа.

“Некоторые люди очень привыкли к аналитике и они пытаются понять, как [ай] – разному к аналитике, поэтому мы разбили его вниз, чтобы позволить им понять это на самом деле аналитика на стероидах, но это делается с помощью различных научных методов,” Дониз сказал.

“В прошлом с аналитикой, вы можете получить от 70 до 80% точность прогноза, а с AI, вы можете получить 90-плюс [процентов], и вы можете масштабировать все более быстрыми темпами из-за облачных вычислений”.

Кантас уже ранее показал некоторые из его мышление , как он, возможно, придется переосмыслить свои операции в будущем, хотя он в конечном счете решил не публиковать полный текст диссертации.

ОСТАВЬТЕ ОТВЕТ

Please enter your comment!
Please enter your name here