Les modèles d’IA personnalisés aident le MWAA

Les cas d’utilisation continuent de croître. «Nous formons les modèles pour les modèles saisonnières, horaires et basés sur des événements, les surtensions des vacances et les perturbations météorologiques», explique le CIDO. «Il recueille des données brutes à partir de toutes ces sources en fonction du contexte, les exploite en temps réel, et nous avons mis en place ces modèles par-dessus pour offrir une expérience plus intelligente, plus rapide et transparente pour nos partenaires.»

Outre les pipelines de collecte de données et les modèles de recommandation, la file d’attente est connectée à une myriade d’autres plates-formes pour générer des résultats positifs pour les passagers dans les deux grands aéroports de Washington, dit Kundu.

«Nous avons des systèmes biométriques, des systèmes d’affichage, des systèmes de gestion des portes, des systèmes de gestion de surface et tous ces écosystèmes doivent bien jouer ensemble dans le bac à sable», dit-il.