इडिगो (IndiGo) आणि जागतिक विमान कंपन्या इंधन वापर कमी करण्यासाठी AI चा वापर कसा करत आहेत

इंधनाचे खर्च विमान कंपन्यांच्या नफ्याचा मुख्य घटक असल्याने, विमान वाहतूक उद्योग उड्डाण प्रक्रिया (flight operations) अधिक कार्यक्षम करण्यासाठी अत्याधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्तेचा (Artificial Intelligence) आधार घेत आहे. भारतात या आघाडीवर असून, IndiGo आज इंधन कार्यक्षमता वाढवण्यासाठी डिझाइन केलेल्या AI-आधारित टेकऑफ (takeoff) प्रक्रियेचे परीक्षण सुरू करणार आहे.

IndiGo चे AI-आधारित टेकऑफ परीक्षण

भारताची सर्वात मोठी प्रवासी विमान कंपनी, IndiGo, आपल्या उड्डाण प्रक्रियेत AI समाविष्ट करून एका महत्त्वपूर्ण तांत्रिक बदलाकडे वाटचाल करत आहे. आजपासून, ही विमान कंपनी अधिक कार्यक्षम टेकऑफ हालचालींसाठी (maneuvers) चाचण्या सुरू करणार आहे. मानक आणि ठराविक प्रक्रियांपासून दूर जाऊन, डेटा-आधारित आणि इंधन कमी वापरणाऱ्या ऑप्टिमाइझ्ड टेकऑफकडे वळणे हे याचे मुख्य उद्दिष्ट आहे.

AI अल्गोरिदमचा वापर करून, विमान कंपनीचा उद्देश विमानाचे वजन, वातावरणातील स्थिती आणि धावपट्टीची (runway) लांबी यांसारख्या जटिल घटकांचे रिअल-टाइममध्ये विश्लेषण करणे हा आहे. या अचूकतेमुळे वैमानिकांना अधिक "कमी इंधन खर्च करणारे" (thriftier) टेकऑफ करणे शक्य होईल, ज्यामुळे इंजिन शक्य तितक्या कार्यक्षम पॉवर सेटिंग्जवर वापरले जातील याची खात्री मिळते. IndiGo सारख्या मोठ्या प्रमाणात उड्डाणे करणाऱ्या कंपनीसाठी, प्रत्येक टेकऑफमधील इंधन वापरामध्ये अगदी अल्प प्रमाणात झालेली घट देखील वार्षिक मोठ्या खर्चात बचत आणि कार्बन फूटप्रिंट कमी करण्यास मदत करू शकते.

विमान वाहतुकीमध्ये AI कडे जागतिक कल

IndiGo चा हा निर्णय एका व्यापक जागतिक प्रवाहाचा भाग आहे, जिथे प्रमुख विमान कंपन्या त्यांच्या मुख्य कार्यप्रणालीमध्ये मशीन लर्निंग आणि प्रेडिक्टिव्ह ॲनालिटिक्सचा (predictive analytics) समावेश करत आहेत. विमान कंपनीच्या एकूण परिचालन खर्चात (operating expenses) साधारणपणे २५% ते ३०% हिस्सा इंधनाचा असतो, ज्यामुळे कार्यक्षमता वाढवणे हे एक उच्च-प्राधान्याचे धोरणात्मक उद्दिष्ट ठरते.

केवळ टेकऑफसाठीच नाही, तर जागतिक विमान कंपन्या AI चा वापर खालील गोष्टींसाठी करत आहेत:

• डायनॅमिक फ्लाईट पाथ ऑप्टिमायझेशन (Dynamic Flight Path Optimization): विक्षोभ (turbulence) टाळण्यासाठी आणि अनुकूल टेलविंडचा (tailwinds) फायदा घेण्यासाठी उड्डाणादरम्यान मार्ग बदलणे.
• प्रेडिक्टिव्ह मेंटेनन्स (Predictive Maintenance): इंजिनची झीज ओळखण्यासाठी सेन्सर्स आणि AI चा वापर करणे, ज्यामुळे अनपेक्षित तांत्रिक बिघाड कमी होतात आणि इंधन कार्यक्षमता सुधारते.
• वेट आणि बॅलन्स मॅनेजमेंट (Weight and Balance Management): विमानाचा ओढ (drag) कमी करण्यासाठी आणि लिफ्ट (lift) वाढवण्यासाठी प्रगत अल्गोरिदमचा वापर करून विमानाचे वजन आणि संतुलन राखणे.

कार्यक्षमता आणि सुरक्षितता यांचा समतोल

इंधन बचतीचा प्रयत्न आर्थिक आणि पर्यावरणीय नियमांमुळे केला जात असला तरी, विमान वाहतूक उद्योग "सुरक्षितता प्रथम" (safety-first) हा दृष्टिकोन कायम ठेवतो. IndiGo द्वारे चाचणी घेतलेली AI साधने स्वायत्त वैमानिकांऐवजी 'निर्णय-समर्थन प्रणाली' (decision-support systems) म्हणून काम करण्यासाठी डिझाइन केलेली आहेत. याचा अर्थ असा की, AI सर्वात कार्यक्षम डेटा पॉइंट्स आणि पॅरामीटर्स प्रदान करत असले तरी, अंतिम नियंत्रण आणि जबाबदारी वैमानिक पथकाकडेच (flight crew) असेल.

भारतीय विमान वाहतूक क्षेत्रासाठी, जिथे प्रवासी वाहतुकीमध्ये अभूतपूर्व वाढ होत आहे, तिथे हे तांत्रिक हस्तक्षेप आवश्यक ठरत आहेत. जागतिक शाश्वतता उद्दिष्टे (Net Zero targets) पूर्ण करण्यासाठी उद्योगावर दबाव असताना, विमानांच्या उड्डाणांच्या वारंवारतेमध्ये (flight frequencies) घट न करता उत्सर्जन कमी करण्याचा AI एक ठोस मार्ग प्रदान करतो.

मुख्य निष्कर्ष

• धोरणात्मक कार्यक्षमता: विमान वाहतुकीतील सर्वात मोठ्या परिचालन खर्चांपैकी एक असलेल्या इंधन वापरामध्ये कपात करण्यासाठी IndiGo AI-आधारित टेकऑफ चाचण्या सुरू करत आहे.
• डेटा-आधारित ऑपरेशन्स: ही तंत्रज्ञान पद्धत उड्डाणाच्या महत्त्वपूर्ण टप्प्यांदरम्यान इंजिनची कार्यक्षमता सुधारण्यासाठी हवामान आणि विमानाचे वजन यांसारख्या रिअल-टाइम घटकांचा वापर करते.
• शाश्वतता आणि नफा: AI चा वापर विमान कंपन्यांचा नफा वाढवणे आणि पर्यावरणाचे उत्सर्जन कमी करण्याच्या उद्दिष्टांना साध्य करणे या अशा दुहेरी उद्देशांसाठी केला जात आहे.