Mejorar flujo de pasajeros con inteligencia artificial
Este evento comunitario de dos días de duración, que forma parte de la serie Airport Summit de Xovis, abordó numerosos temas, entre ellos cómo la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (AM) pueden utilizarse para mejorar el flujo de pasajeros y gestionar mejor los costes.
La IA y el ML son conceptos increíblemente amplios, generalmente entendidos como la capacidad de los ordenadores para realizar determinadas tareas a un nivel igual o superior al de los humanos. En el segmento de la gestión del flujo de pasajeros, la IA y el ML están más relacionados con las capacidades de detección visual, como la identificación precisa de personas en grupos, como -colas, y el autoaprendizaje y autoajuste sin intervención humana.
Al igual que en otras industrias, la IA y el ML son tan importantes porque pueden aumentar drásticamente la productividad y la eficiencia operativa sin aumentar drásticamente los costes operativos o de personal.
Uso de soluciones de aprendizaje automático para reducir los tiempos de espera de los pasajeros
El Airport Summit US de Xovis tuvo lugar en la nueva Terminal A del Aeropuerto Internacional de Newark (EWR) en medio de cambios revolucionarios en la forma en que las empresas utilizan la IA y el ML. Las conversaciones en las salas de reuniones del EWR, con líderes de algunos de los mayores y mejores aeropuertos de América, cubrieron muchas de las mismas preguntas que se están planteando en otras industrias donde los procesos de misión crítica pueden beneficiarse de la optimización impulsada por IA.
Maximizar la utilización del espacio y evitar la sobrecarga de recursos son los principales objetivos de la gestión del flujo de pasajeros, que consiste, en un nivel fundamental, en realizar ajustes en tiempo real y mejoras iterativas basadas en mediciones precisas de los pasajeros en un espacio designado. Las ventajas resultantes son numerosas: menores costes de personal, pasajeros más satisfechos y mayores ingresos en tierra y en el aeropuerto.
Las soluciones modernas de detección y medición de colas están automatizadas, pero muy pocas tienen capacidad de autoaprendizaje y autoadaptación. Estas funciones -desarrolladas con los algoritmos ML más avanzados- son una de las áreas en las que la IA aportará más valor a los operadores aeroportuarios que confían en la gestión del flujo de pasajeros para colmar las lagunas del servicio.
Navegar por la frontera de la IA
Muchas empresas, incluidos los aeropuertos, aprenden a veces por las malas que la tecnología desconectada de las situaciones de la vida real supone un alto riesgo. La preocupación por las promesas incumplidas es comprensible en el entorno actual, en el que puede resultar difícil separar la función de la fantasía.
La cobertura que ofrecen tecnologías como LiDAR y las cámaras tradicionales se define por principios físicos, en los que la oclusión determina la precisión de la medición en espacios abarrotados. Pero la eficacia de la cobertura sólo puede medirse en experiencias reales, obtenidas a partir del trabajo real en aeropuertos.
Tanto LiDAR como CCTV tienen algunas capacidades de IA, pero están más limitados en cuanto a la forma de incorporar nuevos avances de forma eficaz y oportuna. Y aunque LiDAR no tiene los mismos problemas de privacidad que limitan el uso de CCTV en muchas jurisdicciones, la tecnología subyacente es propensa a distorsiones basadas en la luz y tiene una vida útil notoriamente corta.
Los aeropuertos de todo el mundo utilizan el Sistema de Gestión del Flujo de Pasajeros (PFMS) de Xovis porque los sensores en los que se basa la solución combinan información 3D, como la proporcionada por LiDAR, e imágenes de visión completa, como las que ofrecen los sistemas de CCTV. El hecho de que se puedan añadir funciones de inteligencia artificial a los sensores, lo que permite un análisis y procesamiento avanzados de las imágenes, es otra de las razones por las que los operadores eligen nuestra solución preparada para el futuro. Además de respetar las normas de privacidad, los sensores Xovis tienen una vida media entre fallos de 25 años.
Igualmente importante para los operadores aeroportuarios es la sólida reputación de Xovis como proveedor de soluciones robustas y probadas en el mercado. Llevamos más de una década ayudando a los aeropuertos a resolver problemas de hacinamiento y colas, adquiriendo conocimientos especializados que sólo pueden aprenderse en situaciones prácticas. Los clientes nuevos y existentes se benefician de las mejores prácticas que hemos desarrollado ayudando a más de 120 aeropuertos a resolver retos del mundo real, unos conocimientos que no se pueden sintetizar.
Un compromiso con la innovación con el que cuentan los socios
Xovis fue pionera en la gestión del flujo de pasajeros basada en sensores y nunca se ha apartado de su posición de empresa innovadora y disruptiva. Seguimos invirtiendo en aplicaciones y soluciones de IA y ML que resuelven los retos de sobrecarga de recursos en los aeropuertos, independientemente del tamaño o la complejidad de las colas.
En Newark, un asistente mencionó cómo los sensores Xovis instalados en su aeropuerto hace 10 años se habían actualizado recientemente con nuestros últimos algoritmos basados en aprendizaje automático. Para mí, esta es una excelente demostración del enfoque a prueba de futuro de Xovis: calidad duradera diseñada para evolucionar constantemente con los nuevos avances.
AERO, nuestro nuevo servicio totalmente gestionado, refleja ese enfoque. El entorno en la nube proporciona un marco operativo seguro y garantiza la entrega coherente y fiable de datos precisos. Una solución nativa de la nube ahorra a los operadores el coste y los inconvenientes de los tiempos de inactividad asociados a las soluciones on-prem y también puede eliminar la necesidad de personal especializado.
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