Để giải quyết vấn đề này, các nhà nghiên cứu đã cùng nhau phân tích các yếu tố như sau:
- Khái niệm hóa và đề xuất Mô Hình Hiệu Suất Hàng Không Dựa Trên AI (AAEM): Mô hình này cho phép quản lý và đánh giá các ứng dụng AI trong ngành hàng không một cách có cấu trúc và hệ thống hơn.
- Trình bày một khung phân tích: Khung này xác định các lĩnh vực ứng dụng AI trong việc nâng cao hiệu suất của các hãng hàng không dựa trên mô hình AAEM. Cụ thể, chúng tôi sử dụng bốn yếu tố chính của AI: học máy, học sâu, học tăng cường, và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, cùng với các ứng dụng của chúng trong sáu bộ phận của hãng hàng không.
Các nhà nghiên cứu đã xem xét và phân tích một cách có hệ thống các thuộc tính và đặc điểm chính của cả AI và hiệu suất hàng không để đánh giá các nỗ lực nghiên cứu hiện tại. Nghiên cứu nhận thấy rằng các ứng dụng AI thường tập trung vào bốn lĩnh vực cải tiến chính:
- Phân tích dự đoán
- Tối ưu hóa tài nguyên
- Quy trình an toàn và tự hành
- Trải nghiệm của hành khách
Tuy nhiên, các nghiên cứu hiện tại thường thiếu sự liên kết giữa các bộ phận và tổ chức khác nhau, cũng như mang tính lý thuyết nhiều hơn là thực tế.
Nghiên cứu này cung cấp thông tin về các ứng dụng AI phổ biến và ít phổ biến trong ngành hàng không, trình bày các kỹ thuật AI được đề cập trong tài liệu hiện có và nêu bật một loạt các kỹ thuật AI mới nổi có tiềm năng trở nên phổ biến và có ảnh hưởng lớn trong tương lai. Điều này sẽ tạo tiền đề cho các nghiên cứu sau này và định hướng cho các ứng dụng AI trong ngành hàng không.
