في عالم الطيران المدني، تعد السلامة هي العامل الأساسي. العمليات المتنوعة في هذا المجال، بدءًا من محطات الطيران وصولًا إلى صيانة الطائرات، تنتج كميات ضخمة من البيانات والتي غالبًا ما تكون غير متجانسة. لكن، إن الاعتماد على السحب السحابية (Cloud) في نشر نماذج الذكاء الاصطناعي (AI) الكبيرة يمكن أن يؤدي إلى زيادة زمن الاستجابة، بالإضافة إلى فقدان القدرة على العمل في البيئات التي تتعذر فيها وسائل التواصل، مما يزيد من المخاطر المتعلقة بالخصوصية والسيادة.

تقدم لنا تقنية الذكاء الاصطناعي المكاني (Edge AI) وعودًا بتحويل كيفية معالجة هذه البيانات. حيث أن هذه التقنية تتجه نحو تقليل زمن الاستجابة عن طريق نقل منطق الإدراك والتنبؤ واتخاذ القرارات إلى مكان أقرب من مُنتجي البيانات، مستخدمة تقنيات مثل التخفيض (Compression) والاستدلال التعاوني (Collaborative Inference) والتعلم المنقسم (Split Learning). هذه الأمور تؤدي إلى تقليص زمن الاستجابة، كما تقلل من عرض النطاق، وتقليل تعرض البيانات الحساسة، مما يمكّن الأنظمة من العمل بشكل فعّال حتى في حالات الانقطاع.

تناقش هذه الورقة بشكل شامل مفهوم الذكاء الاصطناعي المكاني، حيث توضح الدوافع التشغيلية وراءه، ثم تستعرض التقنيات الحديثة لأغراض الاستدلال والتعلم الفوري. كما تقوم بتقديم نظرة على الأنماط التنظيمية للكمبيوتر والتكوينات المناسبة في بيئة الطيران المدني.

في الختام، تظهر النتائج أن حلول الذكاء الاصطناعي المكاني يمكن أن تكمل الأسس السحابية، مما يوفر خدمات ذكاء اصطناعي سريعة، وتحافظ على الخصوصية، وقادرة على العمل بشكل مرن أثناء عمليات الطيران.