ਏਅਰਲਾਈਨਾਂ ਬਾਲਣ ਦੀ ਲਾਗਤ ਘਟਾਉਣ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ: IndiGo ਨੇ ਨਵੇਂ ਪ੍ਰਯੋਗ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੇ

ਕਿਉਂਕਿ ਬਾਲਣ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਏਅਰਲਾਈਨਾਂ ਦੇ ਮੁਨਾਫੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਸਥਿਰ ਕਾਰਕ ਬਣੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਹਨ, ਹਵਾਬਾਜ਼ੀ ਉਦਯੋਗ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਲਈ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਵੱਲ ਮੁੜ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਭਾਰਤ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਕੈਰੀਅਰ, IndiGo, ਅੱਜ ਤੋਂ ਅਜਿਹੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ ਜੋ ਜਹਾਜ਼ਾਂ ਦੇ ਟੇਕ-ਆਫ (take-offs) ਨੂੰ ਬਾਲਣ ਦੀ ਪੱਖੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਨਾਲ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ।

AI-ਅਧਾਰਿਤ ਬਾਲਣ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵੱਲ ਤਬਦੀਲੀ

ਬਾਲਣ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਏਅਰਲਾਈਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਸੰਚਾਲਨ ਖਰਚਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਵਧਦੀਆਂ ਲਾਗਤਾਂ ਦਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕਾਰਬਨ ਫੁੱਟਪ੍ਰਿੰਟ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ, ਕੈਰੀਅਰ ਰਵਾਇਤੀ ਮੈਨੂਅਲ ਗਣਨਾਵਾਂ ਤੋਂ ਹਟ ਕੇ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਪ੍ਰੀਡਿਕਟਿਵ ਮਾਡਲਿੰਗ ਵੱਲ ਵਧ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਸ ਦਾ ਮੁੱਖ ਉਦੇਸ਼ ਉਡਾਣ ਦੇ ਹਰ ਪੜਾਅ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਬਾਲਣ ਦੀ ਵੱਧ ਖਪਤ ਵਾਲੇ ਟੇਕ-ਆਫ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਧਿਆਨ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।

ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਏਅਰਲਾਈਨਾਂ ਹੁਣ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਦੇ ਮੌਸਮ ਦੇ ਪੈਟਰਨ, ਵਾਯੂਮੰਡਲ ਦੀ ਘਣਤਾ, ਜਹਾਜ਼ ਦੇ ਭਾਰ ਅਤੇ ਇੰਜਣ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਸਮੇਤ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ "ਪ੍ਰੇਸੀਜ਼ਨ ਟੇਕ-ਆਫ" (precision take-offs) ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਰਵਾਨਗੀ ਦੇ ਸਮੇਂ ਦੀਆਂ ਸਹੀ ਵਾਤਾਵਰਣਕ ਸਥਿਤੀਆਂ ਅਨੁਸਾਰ ਥ੍ਰਸਟ (thrust) ਅਤੇ ਕਲਾਈਮਬ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਆਮ ਸਟੈਂਡਰਡ ਸੰਚਾਲਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

IndiGo ਦਾ ਰਣਨੀਤਕ ਪਾਇਲਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ

IndiGo ਅੱਜ ਤੋਂ ਪ੍ਰਯੋਗ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ AI-ਅਧਾਰਿਤ ਫਲਾਈਟ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲਾਂ ਉਡਾਣ ਦੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਉਡਾਣ (ascent) ਪੜਾਅ ਦੌਰਾਨ ਬਾਲਣ ਦੀ ਖਪਤ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਘਟਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਪ੍ਰਯੋਗ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਰੁਝਾਨ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਫਲਾਈਟ ਟ੍ਰੈਜੈਕਟਰੀ (flight trajectory) ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ।

ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਉਹਨਾਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵੇਰੀਏਬਲਜ਼ (variables) ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਪਾਇਲਟ ਜਾਂ ਪੁਰਾਣੇ ਫਲਾਈਟ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ ਸਿਸਟਮ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਇਦ ਨਾ ਦੇਖ ਸਕਣ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਹਵਾ ਦੀ ਗਤੀ ਜਾਂ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਤਾਪਮਾਨ ਵਿੱਚ ਮਾਮੂਲੀ ਤਬਦੀਲੀ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇੰਜਣ ਨੂੰ ਕਰੂਜ਼ਿੰਗ ਅਲਟੀਟਿਊਡ (cruising altitude) ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਲਈ ਕਿੰਨਾ ਬਾਲਣ ਖਪਤ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ। AI ਦੀਆਂ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਰਾਹੀਂ ਥਰੋਟਲ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਅਤੇ ਕਲਾਈਮਬ ਐਂਗਲ ਨੂੰ ਸਹੀ ਕਰਕੇ, IndiGo ਦਾ ਉਦੇਸ਼ "ਕੁਸ਼ਲ" (thriftier) ਟੇਕ-ਆਫ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਹਰ ਉਡਾਣ ਵਿੱਚ ਬਾਲਣ ਦੇ ਕੀਮਤੀ ਲੀਟਰ ਬਚਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਆਰਥਿਕ ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣਕ ਪ੍ਰਭਾਵ

ਉਡਾਣ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੋਹਰੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪੂਰਤੀ ਕਰਦੀ ਹੈ: ਮੁਨਾਫੇ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸਥਿਰਤਾ (sustainability) ਦੇ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ। IndiGo ਵਰਗੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਫਲੀਟ ਚਲਾਉਣ ਵਾਲੀ ਏਅਰਲਾਈਨ ਲਈ, ਪ੍ਰਤੀ ਉਡਾਣ ਬਾਲਣ ਦੀ ਖਪਤ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਜਿਹਾ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਘਟਾਅ ਵੀ ਸਾਲਾਨਾ ਲੱਖਾਂ ਡਾਲਰਾਂ ਦੀ ਬਚਤ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਆਰਥਿਕਤਾ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਤਕਨੀਕੀ ਤਬਦੀਲੀ ਹਵਾਬਾਜ਼ੀ ਖੇਤਰ ਦੀ ਡੀਕਾਰਬਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ (decarbonization) ਪ੍ਰਤੀ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਬਾਲਣ ਦੀ ਖਪਤ ਘਟਾਉਣ ਨਾਲ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ CO2 ਦਾ ਨਿਕਾਸ ਘਟਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਏਅਰਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਵਵਿਆਪੀ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨਿਯਮਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲਦੀ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਇਹ AI ਮਾਡਲ ਹੋਰ ਵੀ ਉੱਨਤ ਹੁੰਦੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ, ਉਦਯੋਗ ਨੂੰ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਫਲਾਈਟ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਡੂੰਘੇ ਇੱਕੀਕਰਨ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ, ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਘਟਾਏਗਾ ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰੇਗਾ।

ਮੁੱਖ ਗੱਲਾਂ

• ਸਟੀਕ ਅਨੁਕੂਲਨ (Precision Optimization): ਏਅਰਲਾਈਨਾਂ ਟੇਕ-ਆਫ ਵਰਗੇ ਵੱਧ ਬਾਲਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਾਲੇ ਪੜਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਲਈ ਮੌਸਮ ਅਤੇ ਜਹਾਜ਼ ਦੇ ਭਾਰ ਵਰਗੇ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।
• IndiGo ਦੀ ਅਗਵਾਈ: IndiGo ਨੇ AI-ਅਧਾਰਿਤ ਫਲਾਈਟ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਯੋਗ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੇ ਹਨ, ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਉਡਾਣ (ascent) ਦੌਰਾਨ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਬਾਲਣ ਦੀ ਬਚਤ ਕਰਨਾ ਹੈ।
• ਦੋਹਰੇ ਲਾਭ: AI-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਉਡਾਣ ਕਾਰਜਾਂ ਵੱਲ ਤਬਦੀਲੀ ਕੈਰੀਅਰਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਲਾਗਤ ਬਚਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਨਾਲ ਹੀ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਕਾਰਬਨ ਫੁੱਟਪ੍ਰਿੰਟ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ।