De rol van Kunstmatige Intelligentie in de Luchtvaart

Hiervoor kregen we data van KLM om een model te creëren dat kon bepalen welke passagiers een grotere kans hadden om no-show te zijn, specifiek voor narrow-body toestellen. Bij narrow-body vliegtuigen worden de koffers één voor één ingeladen. Als een passagier een grote kans had om een no-show te worden, zouden hun koffers als laatste in het vliegtuig geladen worden. Op deze manier konden de koffers snel verwijderd worden als de passagier inderdaad niet kwam opdagen. Dit was mijn eerste ervaring met hoe AI kan worden gebruikt als een nuttige tool in de luchtvaart.

Mijn eerste ervaring met AI in de Luchtvaart

De opdracht begon met het verzamelen en verkennen van de data die KLM ons had verstrekt. Deze dataset bevatte verschillende variabelen zoals boekingsdatum, vluchtdatum, ticketprijs, eerdere reisgeschiedenis, en passagiersinformatie. Onze eerste stap was om de data te begrijpen en eventuele ontbrekende waarden of anomalieën te identificeren en te corrigeren. Vervolgens hebben we verschillende voorspellingsmodellen overwogen, zoals beslissingsbomen, random forests en logistieke regressie. Na een grondige evaluatie van deze modellen hebben we besloten om een random forest model te gebruiken vanwege de hoge nauwkeurigheid en robuustheid. De ontwikkeling van het model vergde meerdere iteraties. We hebben het model getraind en gevalideerd met behulp van kruisvalidatie om overfitting te voorkomen en om ervoor te zorgen dat het model goed zou generaliseren naar nieuwe data. Hierbij maakten we gebruik van verschillende prestatie-indicatoren zoals de nauwkeurigheid, precisie, recall en de F1-score.

Naast de technische aspecten hebben we ook veel geleerd over de praktische implicaties van ons werk. Het was belangrijk om niet alleen een nauwkeurig model te bouwen, maar ook een model dat begrijpelijk en bruikbaar was voor de operationele teams bij KLM. Daarom hebben we veel aandacht besteed aan de interpretatie van de modeluitkomsten en het ontwikkelen van een gebruiksvriendelijke interface voor de eindgebruikers. Uiteindelijk konden we een voorspellingsmodel presenteren dat significant hielp bij het identificeren van potentiële no-show passagiers. Dit stelde KLM in staat om efficiënter om te gaan met bagagebeheer en verbeterde de algehele operationele efficiëntie. Deze opdracht was een waardevolle leerervaring en bood een fascinerend inzicht in hoe AI-technologie kan worden toegepast om reële problemen in de luchtvaartindustrie op te lossen. Het toonde aan hoe Data Science en Machine Learning krachtige tools kunnen zijn voor het verbeteren van bedrijfsprocessen en het nemen van geïnformeerde beslissingen.

AI en de Toekomst van Luchtverkeersleiding Nederland

Een andere belangrijke toepassing van AI in de luchtvaart is binnen de Luchtverkeersleiding van Nederland (LVNL). In de afgelopen maanden ben ik verschillende artikelen en video's tegengekomen die aangeven hoe AI luchtverkeersleiders kan ondersteunen, bijvoorbeeld bij het begeleiden van vliegtuigen. De vraag blijft echter wanneer deze technologie officieel zal worden geïntroduceerd.

AI heeft de potentie om een waardevolle tool te zijn voor luchtverkeersleiders. Het kan helpen bij het verminderen van hun werkdruk door routinetaken te automatiseren en hen te ondersteunen bij het nemen van snelle en nauwkeurige beslissingen. AI-systemen kunnen bijvoorbeeld verkeerspatronen analyseren, mogelijke conflicten voorspellen en alternatieve routes voorstellen om een efficiëntere en veiligere luchtverkeersleiding te waarborgen.

Toch roept de volledige overname van AI voor het zelfstandig begeleiden van vliegtuigen nog enige bezorgdheid op. Veiligheid is en blijft de hoogste prioriteit in de luchtvaart, en de introductie van AI moet aan strenge veiligheidseisen voldoen. Het idee dat AI zelfstandig vliegtuigen gaat begeleiden klinkt voor velen nog beangstigend, omdat het vertrouwen in technologie voor zulke kritieke taken tijd nodig heeft om te groeien.

De implementatie van AI in de luchtverkeersleiding zal waarschijnlijk stapsgewijs verlopen. Aanvankelijk zal AI worden ingezet als een ondersteunend systeem dat menselijke luchtverkeersleiders helpt bij hun beslissingen. Naarmate de technologie zich verder ontwikkelt en bewezen betrouwbaar is, kan de rol van AI geleidelijk worden uitgebreid.

Het is essentieel dat deze overgang zorgvuldig en transparant wordt uitgevoerd. Regelgevers, luchtvaartmaatschappijen en technologieontwikkelaars moeten nauw samenwerken om ervoor te zorgen dat de AI-systemen voldoen aan de hoogste normen van veiligheid en betrouwbaarheid. Bovendien moet er voldoende training en opleiding worden gegeven aan luchtverkeersleiders om hen voor te bereiden op het werken met AI-gebaseerde systemen. Ik geloof sterk dat AI een waardevolle aanvulling kan zijn voor luchtverkeersleiders, door hun werkdruk te verlagen en de efficiëntie van het luchtverkeer te verbeteren. Echter, de volledige autonomie van AI in luchtverkeersleiding blijft een toekomstvisie die met de nodige voorzichtigheid en aandacht voor veiligheid moet worden benaderd.

Conclusie

AI heeft ongetwijfeld het potentieel om een waardevolle tool te zijn in de luchtvaartindustrie. Mijn ervaring met het ontwikkelen van een voorspellingsmodel voor no-show passagiers tijdens mijn minor Data Science aan de HvA heeft me laten zien hoe AI kan bijdragen aan efficiënter bagagebeheer en verbeterde operationele processen. Daarnaast biedt de toepassing van AI binnen de luchtverkeersleiding veelbelovende mogelijkheden om de werkdruk van luchtverkeersleiders te verminderen en de veiligheid en efficiëntie van het luchtverkeer te waarborgen.

Toch is het cruciaal dat we de implementatie van AI met de nodige voorzichtigheid benaderen. Veiligheid blijft de hoogste prioriteit in de luchtvaart en de introductie van AI-systemen moet aan strenge veiligheidseisen voldoen. Het is belangrijk dat deze systemen stapsgewijs en zorgvuldig worden geïntegreerd. Hoewel AI een waardevolle aanvulling kan zijn, moeten we ervoor zorgen dat de technologie betrouwbaar en veilig is voordat we overgaan naar volledige autonomie. De toekomst van AI in de luchtvaart is veelbelovend, maar het succes ervan hangt af van onze zorgvuldige en verantwoorde benadering om de hoogste veiligheidsnormen te handhaven.