Визуальное искусственное интеллекта запускается в крупнейшем и самом оживленном аэропорту Канады

Визуальный искусственный интеллект воплощается в крупнейшем и самом оживленном аэропорту Канады

Международный аэропорт Торонто Пирсон, расположенный в Онтарио, Канада, является крупнейшим и самым загруженным аэропортом страны, обслуживающим около 50 миллионов пассажиров ежегодно.

Чтобы улучшить опыт путешественников, в июне аэропорт внедрил платформу искусственного интеллекта Zensors, которая использует анонимизированные записи существующих видеокамер безопасности для генерации пространственных данных, которые помогают оптимизировать операции в реальном времени.

Зensors, являющийся членом партнерской экосистемы искусственного интеллекта NVIDIA Metropolis, помог операционной команде Торонто Пирсон существенно сократить время ожидания в очередях на таможне, уменьшив среднее время, затрачиваемое пассажирами на процесс прибытия, с оценочных 30 минут в пиковые периоды в 2022 году до менее чем шести минут прошлым летом.

“Zensors делает использование визуального искусственного интеллекта легким для всех”, – сказал Анураг Джайн, сооснователь и глава продукта и технологий компании.

• Повышение эффективности интеллектуальных документальных помощников на основе RAG с использованием извлечения сущностей, SQL-запросов и агентов с Amazon Bedrock.
• Tехники автоматической суммаризации документов с использованием языковых моделей
• Что выбрать между Расширенным Генерированием с возвратом (RAG) и Тонкой Настройкой?

Джайн также добавил, что масштабирование мультимодального ИИ на основе трансформаторов для большинства организаций не является простой задачей, поэтому аэропорты часто придерживаются традиционных, менее эффективных решений на основе аппаратных сенсоров, лидара или 3D-стереокамер, или пытаются улучшить свои операции, реконструируя или строя новые терминалы – что может стоить миллиарды долларов.

“Мы предоставляем платформу, которая позволяет аэропортам мыслить больше как компании-разработчики программного обеспечения, разворачивая более быстрое, более дешевое и более точное решение с использованием существующих камер и новейших технологий ИИ”, – сказал Джайн.

Ускорение работы аэропорта

Чтобы удовлетворить растущие потребности путешествующих, Торонто Пирсону понадобился способ улучшить свои операции в течение нескольких недель, а не месяцев или лет, которые обычно требуются для модернизации или строительства новой инфраструктуры терминала.

Zensors AI платформа, разработанная для контроля за 20+ очередей на таможне в двух терминалах аэропорта, предоставила такое решение. Она преобразует видеопотоки существующих камерных систем аэропорта в структурированные данные.

Используя анонимизированные видеозаписи, платформа подсчитывает количество путешественников в очереди, выявляет заторы и прогнозирует время ожидания пассажиров, выполняет другие задачи – и в реальном времени оповещает персонал для ускорения операций.

Платформа также предлагает аналитические отчеты, которые позволяют операционным командам оценить производительность, планировать более эффективно и распределять персонал для оптимальной эффективности.

В дополнение к предоставлению операторам аэропорта аналитически обоснованных данных, живая статистика ожидания от Zensors AI публикуется на онлайн-панели управления Торонто Пирсон, а также на электронных табло в терминалах. Это позволяет пассажирам легко получить точную информацию о времени, необходимом для прохождения таможенного или безопасностного контроля. Это также повышает общую удовлетворенность клиентов и уменьшает возможные тревожные мысли о возможности успеть на связующие рейсы.

“Анализы, которые мы получаем с помощью платформы Zensors, оказываются очень точными”, – сказал Зелько Цакич, директор по планированию и развитию IT аэропорта в компании Greater Toronto Airport Authority, управляющей компании Торонто Пирсон. “Наша цель – улучшить общий опыт пассажиров и сократить время ожидания, и собранные данные через платформу Zensors являются одним из ключевых факторов для принятия решений, направленных на достижение этих результатов.”

Точный ИИ, оснащенный NVIDIA

AI Zensors – базирующаяся на моделях визуальных трансформеров – предлагает инсайты с впечатляющей точностью около 96% по сравнению с валидацией информации вручную человеком. Все это основано на технологии NVIDIA.

“Стек разработки моделей и времени выполнения AI Zensors – это практически стек AI от NVIDIA”, – сказал Джайн.

Компания использует графические процессоры NVIDIA и платформу параллельных вычислений CUDA для обучения своих моделей ИИ, а также ускоренную библиотеку примитивов для глубоких нейронных сетей cuDNN и библиотеку NVIDIA DALI для декодирования и наращивания изображений и видеозаписей.

С поддержкой работы круглосуточных контрольно-пропускных пунктов в Торонто Пирсон, Zensors AI работает в режиме вывода в реальном времени на сервере-инференсе NVIDIA Triton Inference Server, открытое программное обеспечение, доступное через платформу NVIDIA AI Enterprise.

Компания оценивает, что использование NVIDIA Triton для оптимизации времени выполнения вывода снизило ежемесячные расходы на облачные GPU более чем на 20%. Таким образом, технология NVIDIA позволяет Zensors предоставлять высокодоступный обслуживаемый сервис высокого качества для Торонто Пирсон и других клиентов, – сказал Джайн.

“Сегодня многие компании и организации хотят использовать ИИ, но сложность состоит в том, как приступить к этому”, – добавил он. “Участие в NVIDIA Metropolis дает нам лучшие инструменты и позволяет показать потенциальным конечным пользователям технологию Zensors с большей видимостью, что в конечном итоге позволяет пользователям легко внедрять ИИ”.

Zensors также является участником NVIDIA Inception, бесплатной программы, поддерживающей перспективные стартапы.

Визуальный ИИ для будущего транспорта

Среди многих других клиентов, использующих Zensors AI, есть аэропорт Корка в Ирландии, который использует платформу для оптимизации своих операций от тротуара до ворот. В июне Zensors AI был внедрен в аэропорту всего за 20 дней, и за несколько месяцев платформа помогла сэкономить около 90 часов времени застревания благодаря активному управлению движением у тротуара.

“Авиация – это только часть движения”, – сказал Джайн. “Мы расширяемся на железнодорожный, автобусный и мультимодальный транзит, и мы считаем, что Zensors обеспечит уровень интеллекта, позволяющий в конечном итоге применять ИИ во всех типах физических предприятий”.

В будущем компания работает над включением генеративного ИИ и крупных языковых моделей в возможности вопросно-ответной системы своей платформы безопасным и надежным способом.

Узнайте больше о платформе NVIDIA Metropolis и о том, как она используется для создания более умных и безопасных транспортных узлов, включая аэропорт Бенгалуру, один из самых оживленных аэропортов Индии.