Palantir وThales تتنافسان على أداة الذكاء الاصطناعي الخاصة بإدارة الحركة الجوية لدى FAA

تطلق FAA مسابقة بين Palantir وThales وAir Space Intelligence للفوز بأداة رئيسية بالذكاء الاصطناعي لإدارة الحركة الجوية، والرهان هنا أعلى بكثير مما هو عليه في عقد تقني تقليدي. فإذا اختار المنظِّم حلاً ناجحاً، قد يحصل نظام الطيران الأمريكي على طبقة جديدة من التنبؤ والتنسيق في مجال تتحول فيه الأحوال الجوية وازدحام المطارات والجداول المزدحمة، في كثير من الأحيان، إلى تأخيرات وإلغاءات وأعطال متسلسلة تمتد عبر الشبكة بأكملها.

وبحسب المعلومات المتاحة، ضمّت إدارة الطيران الفيدرالية الأمريكية كلاً من Palantir Technologies وThales وAir Space Intelligence إلى منافسة على أداة جديدة قائمة على الذكاء الاصطناعي لإدارة الحركة الجوية. والمقصود هنا ليس روبوت دردشة عاماً موجهاً للركاب، بل نظام داخلي يُفترض أن يساعد على رؤية حالة الحركة الجوية بصورة أفضل واتخاذ القرارات التشغيلية بسرعة أكبر. وصيغة المسابقة بحد ذاتها مهمة: فـFAA لا تراهن مسبقاً على مورّد واحد، بل تقارن بين مقاربات تقنية مختلفة، وخبرات العمل مع البنية التحتية الحيوية، والقدرة على تطبيق الحلول في بيئة يكون فيها ثمن الخطأ مرتفعاً بشكل خاص.

وتبدو هذه المنظومة بالنسبة إلى FAA استثماراً عملياً تماماً. فإدارة الحركة الجوية في الولايات المتحدة تعتمد على عدد هائل من المتغيرات: الأحوال الجوية، وحمولة مطارات بعينها، وقيود المسارات، وجداول شركات الطيران، وتوافر المدارج، وعوامل محلية كثيرة تتغير بسرعة خلال اليوم. وحتى عندما تتوافر لدى المراقبين والمشغّلين بيانات كافية، يبقى عليهم جمعها في صورة مفهومة وتحويلها إلى خطة عمل. لذلك يُنظر إلى الذكاء الاصطناعي هنا بوصفه نظاماً لدعم القرار في المقام الأول: فهو قد يُبرز الاختناقات مسبقاً، ويقيّم سيناريوهات إعادة توزيع التدفقات، ويساعد في توقّع التأخيرات، ويقلّص زمن الاستجابة للاضطرابات، دون إخراج الإنسان من حلقة التحكم.

وتُظهر الجهات المشاركة في المسابقة بوضوح ما قد ينتظره المنظِّم. فـPalantir معروفة بمنصاتها للتعامل مع مجموعات البيانات الضخمة والتحليلات المعقدة في المشاريع الحكومية والمؤسسية. أما Thales فتعمل منذ عقود في الطيران والدفاع والأنظمة المرتبطة بالأمن والملاحة. وتتخصص Air Space Intelligence في الأدوات البرمجية للعمليات الجوية وتحسين القرارات في الزمن الفعلي. وبهذه التشكيلة تقارن FAA عملياً بين ثلاث نقاط قوة: تكامل البيانات، والخبرة القطاعية، والتخصص المنتجي الأضيق. وهي بالنسبة إلى المنظِّم طريقة منطقية لمعرفة أي مقاربة ستحقق أكبر أثر، لا في العروض التقديمية، بل تحت ضغط الشبكة الفعلي.

ويعكس اهتمام FAA بمثل هذه الأدوات تحولاً أوسع: إذ يُنظر إلى الذكاء الاصطناعي بصورة متزايدة لا بوصفه تقنية استعراضية، بل طبقة عمل للعمليات بالغة الأهمية. ويبدو ذلك جلياً في الطيران، لأن القطاع يعتمد في آن واحد على الدقة والاستقرار وسرعة الاستجابة. فبناء مطارات جديدة أو توسيع المدارج أو زيادة عدد العاملين جذرياً أمر لا يمكن إنجازه سريعاً، أما تحسين جودة التنبؤات والتنسيق عبر البرمجيات فهو أكثر واقعية بكثير. ولهذا السبب تختبر الجهات المنظِّمة وشركات الطيران والموردون التقنيون بنشاط متزايد أدوات لا تكتفي بجمع البيانات، بل تقترح إجراءات قبل أن تتحول المشكلة إلى أزمة تشغيلية واسعة.

والخلاصة الرئيسية أن FAA باتت تنظر إلى الذكاء الاصطناعي لا بوصفه تجربة على الهامش، بل مرشحاً لدور أداة بنيوية. وإذا أفضت المسابقة إلى تطبيق فعلي، فلن يكسب الفائز بالمناقصة وحده: فقد يحصل نظام الحركة الجوية الأمريكي بأكمله على نموذج إدارة أكثر قابلية للتنبؤ وأكثر استقراراً. لكن العامل الحاسم لن يكون اسم المشارك اللامع، بل القدرة على إثبات الموثوقية والشفافية والفائدة العملية في ظل حمولة تشغيلية جوية حقيقية. وفي هذه المرحلة تحديداً سيتضح ما إذا كان السوق جاهزاً لأن يقدّم إلى FAA أداة للاستخدام التشغيلي اليومي لا عرضاً توضيحياً جميلاً.