تم الكشف عن محرك أتمتة قمرة القيادة الجديد للسلامة لتقليل أخطاء بيانات خطة الطيران
يجد الذكاء الاصطناعي طريقه بسرعة إلى كل الصناعات تقريبًا، لكن الطيران ظل واحدًا من أصعب البيئات التي يمكن تشغيلها آليًا. السبب في ذلك بسيط. يمكن لروبوت الدردشة أن يقدم توصية غير صحيحة لمطعم، لكن خطة طيران خاطئة أو تقرير طقس يساء فهمه يمكن أن يكون له عواقب أكثر خطورة بكثير. بالإضافة إلى ذلك، فإن النماذج اللغوية الكبيرة تكون عرضة للهلوسة، مما يجعلها غير مناسبة للعمليات الحيوية المتعلقة بالسلامة بمفردها. ولمواجهة هذا التحدي، قدمت شركة تكنولوجيا الطيران Jeppesen ForeFlight، ومقرها كولورادو، محرك ذكاء اصطناعي يركز على الطيران ومصمم للعمل بشكل مختلف عن أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية التقليدية. وبدلاً من توليد إجابات من معرفة واسعة بالإنترنت، يجمع النظام بين الذكاء الاصطناعي وبيانات تخطيط الطيران والسجلات التشغيلية ولوائح الطيران، مما يسمح له بالإجابة على الأسئلة وتقديم التوصيات باستخدام نفس أنواع المعلومات التي يعتمد عليها الطيارون والمشغلون. وقال براد سوراك، الرئيس التنفيذي لشركة Jeppesen ForeFlight: “الذكاء الاصطناعي ليس كافيًا لهذه الصناعة، فنحن بحاجة إلى ذكاء الطيران: ضمان تطبيق البيانات الصحيحة والسياق الصحيح والتفكير الصحيح في كل مرة، ويتم فحصها دائمًا وتصفيتها من خلال بروتوكولات السلامة والحوكمة في الصناعة”. تعليم الذكاء الاصطناعي كيفية التفكير كخبير طيران. يوجد في قلب النظام الجديد إطار عمل للذكاء الاصطناعي يسمى ForeFlight Airflow. تم تطوير هذه التقنية على مدار عدة سنوات باستخدام خبرة الشركة في تخطيط الطيران والملاحة وعمليات الطاقم وإدارة الأسطول وبرامج قمرة القيادة. ويكمن التحدي في أن قرارات الطيران نادراً ما تعتمد على معلومة واحدة. على سبيل المثال، قد تحتاج توصية المسار إلى مراعاة الظروف الجوية وقيود المطار وتوافر الوقود وأداء الطائرة ومتطلبات الطاقم وقواعد المجال الجوي والإجراءات التشغيلية في وقت واحد. قد تواجه أنظمة الذكاء الاصطناعي التقليدية صعوبة في التعامل مع مثل هذه القرارات المترابطة لأنها غالبًا ما تفتقر إلى فهم كيفية تأثير هذه العوامل على بعضها البعض. يهدف ForeFlight Airflow إلى معالجة هذه المشكلة عن طريق استخلاص المعلومات من مصادر متعددة في وقت واحد. ويمكنه الجمع بين بيانات الطيران التجاري والمعلومات المحمية الخاصة بالمشغل والمعرفة الخاصة بالطيران المتراكمة عبر سنوات من عمليات الصناعة. لذا، بدلًا من التعامل مع كل استعلام على أنه مهمة أسئلة وأجوبة بسيطة، يقوم النظام بتقييم السياق التشغيلي قبل إنشاء توصية. بالإضافة إلى ذلك، تم تصميم النظام الأساسي للعمل مع نماذج ذكاء اصطناعي متعددة بدلاً من ربطه بمزود واحد. على سبيل المثال، يمكن لشركات الطيران ومشغلي طيران الأعمال والطيارين الأفراد دمج أدوات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم، أو ربط نماذج الطرف الثالث، أو استخدام وكلاء يركزون على الطيران مصممين للمنصة. يتيح ذلك للمؤسسات اعتماد الذكاء الاصطناعي تدريجيًا مع الحفاظ على التحكم في كيفية استخدامه. المنتج الأول المبني على هذا النهج هو موصل ForeFlight AI. وأضاف فريق ForeFlight: “تقوم الشركة بالفعل بمعاينة منتجها الأول في سوق الطيران العام، وهو ForeFlight AI Connector، وهو خادم MCP يربط ForeFlight Mobile ببيئة OpenAI ChatGPT الحالية للعميل. وتعتزم الشركة توسيع هذه الميزة لتشمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي الشائعة الأخرى مثل Google’s Gemini وAnthropic’s Claude حتى يتمكن المستخدمون من استخدام طبقة الخبرة التي يختارونها”. باستخدام الرابط، يمكن للطيارين طرح الأسئلة باللغة الطبيعية واسترداد المعلومات مباشرة من بيئة تخطيط الرحلة الخاصة بهم، مثل خيارات المسار أو محطات الوقود أو التفاصيل المتعلقة بالطقس. فتح الصندوق الأسود للذكاء الاصطناعي أحد أكبر المخاوف المحيطة بالذكاء الاصطناعي في مجال الطيران هو أن العديد من الأنظمة تقدم إجابات دون توضيح كيفية الوصول إلى تلك الإجابات. هذا النقص في الشفافية يمكن أن يجعل من الصعب على الطيارين والمشغلين الثقة في التوصيات الصادرة عن الذكاء الاصطناعي. تم تصميم ForeFlight Airflow لمعالجة هذه المشكلة من خلال جعل أسبابها مرئية. بدلاً من تقديم الاستنتاج وحده، يمكن للنظام إظهار العوامل التي ساهمت في التوصية، بما في ذلك البيانات المستخدمة، والقيود التشغيلية التي تم النظر فيها، والخيارات البديلة التي تم تقييمها. يتيح ذلك للمستخدمين فهم المنطق الكامن وراء الاقتراح قبل اتخاذ قرار بشأن التصرف بناءً عليه. ويجري أيضًا دمج هذه التكنولوجيا في ممارسات إدارة سلامة الطيران. وبدلاً من العمل كمساعد مستقل، فإنه يهدف إلى العمل ضمن أطر السلامة المعمول بها والتي تراقب المخاطر، وتقيم المخاطر، وتتبع الاتجاهات التشغيلية. ويشير فريق Jeppesen ForeFlight إلى أن نظام إدارة السلامة الخاص بالذكاء الاصطناعي لدينا يشمل “تحديد المخاطر، وتحليل اتجاهات السلامة، ونمذجة المخاطر التنبؤية، ودمج البيانات التشغيلية مع سجلات السلامة بطرق لا يمكن للأدوات التقليدية دعمها”. ومن خلال وضع الذكاء الاصطناعي داخل العمليات التي تحكم سلامة الطيران بالفعل، يهدف النظام إلى ضمان مراجعة التوصيات من خلال نفس مبادئ السلامة التي توجه عملية صنع القرار البشري. نجاح استخبارات الطيران مهم من خلال الجمع بين الذكاء الاصطناعي والمعرفة الخاصة بالطيران، والتفكير الذي يمكن تتبعه، ومراقبة السلامة، تمثل أنظمة مثل ForeFlight Airflow مسارًا مختلفًا عن روبوتات الدردشة الاستهلاكية التي سيطرت على اهتمام الجمهور. وبدلاً من محاولة استبدال الحكم البشري، فقد تم تصميمها لدعمه من خلال معالجة كميات كبيرة من المعلومات مع ترك القرارات الحاسمة في أيدي البشر. ومع ذلك، لا تزال هناك قيود مهمة. وتعتمد التكنولوجيا على جودة واكتمال البيانات التي تتلقاها، ويظل متخصصو الطيران مسؤولين عن التحقق من المعلومات التشغيلية قبل اتخاذ القرارات. بالإضافة إلى ذلك، سيحدد القبول التنظيمي، والتحقق من صحة الصناعة، والاختبار الواقعي مدى انتشار هذه الأنظمة في البيئات الحرجة للسلامة. في الوقت الحالي، تبدأ Jeppesen ForeFlight بتطبيقات الطيران العامة أثناء إعداد العروض المستقبلية للطيران التجاري والتجاري والعسكري. وإذا أثبت هذا النهج نجاحه، فقد يساعد في إنشاء نموذج لكيفية إدخال الذكاء الاصطناعي في الصناعات حيث تكون الدقة والمساءلة والسلامة أكثر أهمية بكثير من مجرد توليد إجابة سريعة.
تم النشر: 2026-07-04 11:42:00
