Исследование возможности применения искусственного интеллекта в аэропортовой деятельности

ОПРЕДЕЛЕНИЯ, ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ 4
ВВЕДЕНИЕ 5
1. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ. ЕГО ВИДЫ И СПОСОБЫ ПРИМЕНЕНИЯ 8
1.1 Понятие искусственного интеллекта 8
1.2 Принцип работы и задачи искусственного интеллекта в организации аэропортовой деятельности на примере распознавания образцов 13
1.3 Развитие в области искусственного интеллекта и проблемы связанные с этим 34
2. ПРИМЕНЕНИЕ ИИ В ОБЛАСТИ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗЦОВ В АЭРОПОРТУ 37
2.1 Оценка эффективности методов биометрической идентификации в современных системах распознавания образов 37
2.2 Повышение пропускной способности аэропорта за счет внедрения технологии биометрических систем 40
2.3 Экономическая эффективность внедрения ИИ в аэропорт 44
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 51
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 54

Весь текст будет доступен после покупки

Искусственный интеллект – уже довольно давно стал частью практически всех аспектов нашей повседневной жизни. Большинство государственных и коммерческих предприятий, уже внедрили эту сложную систему в организацию своей работы, которая способствует ее облегчению и увеличению положительных показателей. Вследствие чего уменьшаются различного рода издержки, повышается производительность и соответственно прибыль.
Искусственный интеллект основан на использовании нейронных сетей, которые имитируют что-то вроде активности нейронов в человеческом мозге, способных к обучению и даже самообучению. Это достигается с помощью методов машинного обучения, когда искусственные нейронные сети обучаются и обучаются для решения конкретной задачи. Если говорить о квантовых технологиях как о далеком будущем, то искусственный интеллект – это технология, которая нам уже дана.
В настоящее время области применения искусственного интеллекта очень разнообразны: экспертные системы, автоматические переводы, прогнозный анализ, бизнес-анализ, анализ изображений, распознавание текста и визуальных изображений, речевые технологии, компьютерное зрение, биометрия и многое другое. Искусственный интеллект широко используется в банковском деле, медицине, транспорте, военном деле, искусстве, безопасности и кибербезопасности.
Не осталась в стороне и гражданская авиация. Авиакомпании собирают различного рода данные самолетов при перелетах: их налет, погоду, в которую производился рейс, изучают способы пилотирования конкретным пилотом, отслеживают техническое состояние приборов, топлива, авиалайнера в целом и еще множество других данных. Все это, помогает быстро обеспечивать необходимое техническое обслуживание самолета, предсказать, когда сможет произойти отказ конкретного прибора и соответственно вовремя его заменить.
В вопросе организации безопасности пассажиров в аэропорту и непосредственно управления самолетом ИИ внедрен, и используется там практически повсеместно, имеет большие перспективы как во внедрении более продвинутых программ и алгоритмов, способствующих в будущем, отказаться от такой должности как «пилот», в пользу беспилотных летательных аппаратов, так и увеличению безопасности полетов, облегчению работы пилотов, диспетчеров и работников других служб аэропорта.
Организации пассажирских перевозок ИИ присутствует не на многих направлениях, в частности, он вводится в области распознавания образов. Распознавание лиц позволяет проходить контроль всего за несколько секунд и избавляет аэропорты от очередей. Чем больше пассажиров, тем больше они создают нагрузку на инфраструктуру и сотрудников аэропорта. Персонал должен обрабатывать билеты, оформлять багаж, досматривать сотни тысяч пассажиров ежедневно.
Аэропорты должны быть готовы к увеличению количества пассажиров, не забывая при этом обеспечивать безопасность и бесперебойную работу аэропортов.
В 2017 году аэропорты мира перевезли более четырех миллиардов пассажиров. Международная ассоциация воздушного транспорта (IATA) прогнозирует рост мирового пассажирооборота с 4 млрд. до 7,8 миллиарда долларов в течение следующих 20 лет, что неизбежно приведет к глобальному кризису пропускной способности аэропортов.
Актуальность работы обусловлена повышающимся с каждым годом пассажиропотоком, как через крупные аэропорты, являющимися центрами куда сходятся многие маршруты разных стран и авиакомпаний, так и через региональные, где с годами улучшается инфраструктура, повышается количество рейсов, направлений маршрутов и следовательно пассажиропоток. В эру информационных технологий и разработок в сфере искусственного интеллекта, необходима разработка новых, более экономичных, безопасных а также эффективных систем для организации пассажирских перевозок.
Биометрическая аутентификация – часть искусственного интеллекта, которая входит в область распознавания образов, является наиболее перспективной системой, которую можно внедрить в организацию аэропортовой деятельности, из-за чего другие системы искусственного интеллекта не были подробно рассмотрены в данной работе.
Цель исследования – исследовать существующие системы искусственного интеллекта, способы их применения и предложения по их внедрению в аэропортовую деятельность.
Задачи:
? Исследовать существующие области искусственного интеллекта.
? Анализ задач искусственного интеллекта в гражданской авиации.
? Разработка предложений по внедрению искусственного интеллекта в аэропортовую деятельность, с целью снижения производственных рисков, увеличению прибыли и повышению безопасности.
Объект исследования – организация аэропортовой деятельности в рамках комплекса организационных работ и технологических мероприятий обслуживания пассажиров, багажа почты и грузов.
Предмет исследования – биометрические системы в области распознавания образов, являющихся частью искусственного интеллекта в организации аэропортовой деятельности.

Весь текст будет доступен после покупки

1. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ. ЕГО ВИДЫ И СПОСОБЫ ПРИМЕНЕНИЯ
1.1 Понятие искусственного интеллекта
Искусственный интеллект – это принятое в информатике обозначение программных систем, способных моделировать интеллектуальную деятельность человека. Когда он выполняет задачи, то постепенно обучается, используя найденную и собранную информацию. Этим же термином называют раздел информатики, посвященный разработке таких систем. Кроме того, понятие самого ИИ основано на комплексе родственных технологий и процессов, таких как, например, машинное обучение, виртуальные агенты и экспертные системы. Говоря простыми словами, ИИ – это грубое отображение нейронов в мозге.
Интеллект можно определить как общую умственную способность к рассуждению, решению проблем и обучению. Интеллект объединяет когнитивные функции, такие как восприятие, внимание, память, речь или планирование. Естественный интеллект отличает осознанное отношение к миру. Мышление человека всегда эмоционально окрашено, и его нельзя отделить от телесности. Кроме того, человек – существо социальное, поэтому на мышление всегда влияет социум. ИИ не имеет отношения к эмоциональной сфере и социально не ориентирован.

Весь текст будет доступен после покупки

1. Конституция Российской Федерации (принята всенародным голосованием 12.12.1993 с изменениями, одобренными в ходе общероссийского голосования 01.07.2000).
2. Воздушный кодекс РФ от 19.03.1997 №60-ФЗ (с изменениями и дополнениями, вступившими в силу с 05.06.2022).
3. Приказ Минтранса РФ от 28.08.2007 №82 (ред. от 15.09.2020) «Об утверждении Федеральных авиационных правил «Общие правила воздушных перевозок пассажиров, багажа, грузов и требования к обслуживанию пассажиров, грузоотправителей, грузополучателей».
4. Приказ Минтранса РФ от 05.09.2008 №141 «Правила перевозки опасных грузов воздушными судами гражданской авиации».
5. Демкин В. И. История и перспективы развития нейронных сетей / В. И. Демкин, Д. К. Луков // Вестник современных исследований. - 2018. - № 6.1 (21). - С. 366–368.
6. Искусственный интеллект: современный подход 2-е издание / Стюарт Рассел; Питер Норвиг, 2015. - 1408 с.
7. Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии / Ник Бостром. -2016. – 496
8. Крон Джон, Бейлевельд Грант, Бассенс Аглаэ. Глубокое обучение в картинках. Визуальный гид по искусственному интеллекту / Крон Джон, Бейлевельд Грант, Бассенс Аглаэ. - 2020. - 400 с.
9. Каллан, Р. Нейронные сети: краткий справочник / Р. Каллан; Саутгемптон. ин-т. - М.: Вильямс, 2017. - 279 с.
10. Федосеев А. А. Распознавание образов / А. А. Федосеев Е. А., Фрышкина // Ученые заметки ТОГУ. - 2018. - Т. 9, № 2. - С. 475–479.

Весь текст будет доступен после покупки