3. تقنية الواقع المعزز (Augmented Reality – AR)
- تُستخدم تقنية الواقع المعزز في تدريب الطيارين لعرض معلومات حية على البيئة الواقعية، مما يعزز من فهم المتدربين لقمرة القيادة.
- على سبيل المثال، يمكن للمتدرب رؤية عرض تفاعلي على النظارات أو شاشات العرض يشمل معلومات مثل بيانات الطائرة والموقع الحالي أو إشارات الملاحة.
- تساعد تقنية الواقع المعزز على تحسين التنسيق والتركيز أثناء التدريب، وتسهيل فهم الأدوات والأجهزة الموجودة في قمرة القيادة.
4. التدريب القائم على الذكاء الاصطناعي (AI-Based Training)
- يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل أداء الطيارين وتقديم توصيات مخصصة لتحسين أدائهم. يقوم النظام بتحليل البيانات والأنماط ويقدم ملاحظات تفصيلية حول نقاط الضعف والقوة.
- يمكن للذكاء الاصطناعي أن ينشئ خطط تدريبية خاصة بكل طيار بناءً على مستواه وأدائه، مما يساعد في تطوير مهاراته بشكل أسرع وأكثر فعالية.
- بالإضافة إلى ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة المدربين على فهم قدرات الطيارين بشكل أفضل، وتحديد المجالات التي تحتاج إلى تعزيز.
5. التدريب على الطيران باستخدام الطائرات بدون طيار (Drone Training)
- استخدام الطائرات بدون طيار أصبح شائعًا في التدريب الأولي للطيارين، خاصة لفهم المبادئ الأساسية للطيران مثل الديناميكا الهوائية والتحكم في الطائرة.
- يتعلم المتدربون أساسيات الملاحة الجوية والتحكم عن بُعد والاقتراب من الأجسام في الجو، مما يُحسن من ردود أفعالهم وقدرتهم على التحكم بالطائرة.
- تعد الطائرات بدون طيار بديلاً ممتازًا لزيادة خبرة الطيارين في التدريب المبكر على الطيران قبل الانتقال إلى الطائرات الأكبر.
6. البيانات الكبيرة والتحليل التنبؤي (Big Data and Predictive Analytics)
- تساعد تقنية البيانات الكبيرة والتحليل التنبؤي في جمع وتحليل كميات هائلة من بيانات التدريب وأداء الطيارين.
- يمكن استخدام هذه البيانات لاكتشاف الأنماط وتحديد نقاط الضعف والقوة لدى الطيارين، مما يساعد على تخصيص برامج التدريب لكل طيار بما يناسب مستواه.
- كما يمكن لهذه التقنية التنبؤ بالاحتياجات المستقبلية للتدريب بناءً على أداء الطيارين وتحليل تاريخهم التدريبي.