AI எவ்வாறு விமான நிறுவனங்களின் எரிபொருள் செலவைக் குறைக்க உதவுகிறது: IndiGo சோதனைகளைத் தொடங்குகிறது

எரிபொருள் செலவுகள் விமான நிறுவனங்களின் லாபத்தைப் பாதித்து வருவதால், செயல்பாட்டுத் திறனை மேம்படுத்த விமானத் துறை பெருகிய முறையில் செயற்கை நுண்ணறிவை (Artificial Intelligence) நோக்கித் திரும்புகிறது. இந்தியாவின் முன்னணி விமான நிறுவனமான IndiGo, விமானம் புறப்படும் முறைகளை (takeoff procedures) மேம்படுத்தவும், எரிபொருள் நுகர்வைக் குறைக்கவும் இன்று முதல் சோதனைகளைத் தொடங்குவதன் மூலம் இந்தத் தொழில்நுட்ப மாற்றத்திற்குத் தலைமை தாங்குகிறது.

AI மூலம் எரிபொருள் திறனை மேம்படுத்துவதற்கான முயற்சி

எந்தவொரு விமான நிறுவனத்திற்கும் எரிபொருள் என்பது மிகப்பெரிய மாறுபடும் செலவுகளில் ஒன்றாகும், எனவே நுகர்வைக் குறைப்பதில் ஏற்படும் சிறிய முன்னேற்றங்கள் கூட லாபத்தில் பெரும் தாக்கத்தை ஏற்படுத்தும். இதைச் சமாளிக்க, விமான நிறுவனங்கள் விமானப் பயண அளவுருக்களை (flight parameters) மேம்படுத்த வடிவமைக்கப்பட்ட AI சார்ந்த அல்காரிதம்களைப் பயன்படுத்துகின்றன. நிகழ்நேரத் தரவுகளை (real-time data) ஆய்வு செய்வதன் மூலம், இந்த அமைப்புகள் விமானம் புறப்படுதல் (takeoff) மற்றும் உயர்தல் (climb) போன்ற முக்கியமான கட்டங்களை மிகவும் திறமையாகச் செய்வதற்கான வழியைக் கண்டறிய முடியும்; இவை பொதுவாகப் பயணத்தின் அதிக எரிபொருள் தேவைப்படும் பகுதிகளாகும்.

IndiGo-வின் புதிய முயற்சி "சிக்கனமான புறப்பாடங்களில்" (thriftier take-offs) கவனம் செலுத்துகிறது. இது குறிப்பிட்ட சுற்றுச்சூழல் மாறிகளின் அடிப்படையில் தேவையான துல்லியமான உந்துவிசை (thrust) மற்றும் பிட்ச் (pitch) ஆகியவற்றைக் கணக்கிட இயந்திர கற்றலை (machine learning) பயன்படுத்துகிறது. விமானத் தொழில்நுட்பம், வெறும் பழுதுபார்ப்பிலிருந்து (reactive maintenance) முன்கூட்டியே கணிக்கும் மற்றும் மேம்படுத்தப்பட்ட செயல்பாட்டுத் கட்டுப்பாட்டை (predictive and optimized operational control) நோக்கி நகரும் உலகளாவிய போக்கின் ஒரு பகுதியாக இந்த நடவடிக்கை அமைகிறது.

புறப்பாடு மற்றும் உயர்தல் நிலைகளில் துல்லியம்

இந்தச் சோதனையின் முக்கிய நோக்கம், விமானத்தின் எடை, சுற்றுப்புற வெப்பநிலை, காற்றின் வேகம் மற்றும் வளிமண்டல அழுத்தம் உள்ளிட்ட நிகழ்நேரத் தரவுகளைச் செயலாக்க AI-ஐப் பயன்படுத்துவதாகும். பாரம்பரிய புறப்பாட்டு முறைகள் பெரும்பாலும் தரப்படுத்தப்பட்ட கணித மாதிரிகளைச் சார்ந்திருக்கின்றன, அவை மாறுபாடுகளைக் கணக்கில் கொள்ள கூடுதல் எரிபொருளை ஒரு "பாதுகாப்புத் தடையாக" (safety buffer) கொண்டிருக்கலாம். இருப்பினும், AI மிகவும் நுணுக்கமான துல்லியத்தை வழங்க முடியும்.

புறப்பாட்டு முறையை மேம்படுத்துவதன் மூலம், விமானம் தனது நிலையான உயரத்தை (cruising altitude) மிகவும் திறமையாக அடைய இலக்கு வைத்துள்ளது. இந்த நிலைகளின் போது எரிபொருள் பயன்பாட்டில் 1% முதல் 2% வரை குறைப்பு ஏற்பட்டால் கூட, IndiGo போன்ற அதிகப் பயணங்களை மேற்கொள்ளும் நிறுவனத்திற்கு ஆண்டுதோறும் மில்லியன் கணக்கான டாலர்கள் சேமிப்பாக மாறும், அதே நேரத்தில் ஒவ்வொரு விமானத்தின் கார்பன் தடத்தையும் (carbon footprint) குறைக்க உதவும்.

நிலைத்தன்மை மற்றும் லாபத்தின் மீதான பரந்த தாக்கம்

இந்தத் தொழில்நுட்ப மாற்றம் இரட்டை நோக்கத்திற்காகப் பயன்படுகிறது: பொருளாதார லாபத்தை அதிகரிப்பது மற்றும் ESG (சுற்றுச்சூழல், சமூகம் மற்றும் நிர்வாகம்) இலக்குகளை அடைவது. விமானத் துறை கார்பன் வெளியேற்றத்தைக் குறைக்க (decarbonize) அதிக அழுத்தத்தைச் சந்தித்து வரும் நிலையில், புதிய விமானத் தொகுதிகள் அல்லது நிலையான விமான எரிபொருள் (SAF) போன்ற மாற்று எரிபொருட்களில் உடனடி, மிகப்பெரிய முதலீடுகள் தேவையின்றி, "பசுமை" செயல்பாடுகளுக்கான பாதையை AI வழங்குகிறது.

பயணிகள் எண்ணிக்கையில் பெரும் எழுச்சி கண்டு வரும் இந்திய விமானத் துறைக்கு, செயல்திறன் என்பது இனி ஒரு விருப்பத்தேர்வு அல்ல. விமான நிறுவனங்கள் தங்கள் செயல்பாடுகளை விரிவுபடுத்தும்போது, டிஜிட்டல் மாற்றத்தின் மூலம் எரிபொருள் நுகர்வைக் கையாளும் திறன், குறைந்த கட்டணங்களையும் ஆரோக்கியமான லாபத்தையும் பராமரிப்பதில் ஒரு முக்கியப் போட்டியாளராக அமையும்.

முக்கியக் குறிப்புகள்

• செயல்பாட்டு மேம்பாடு: அதிக எரிபொருள் திறன் கொண்ட புறப்பாடு மற்றும் உயர்தல் முறைகளை உருவாக்க, AI சார்ந்த தரவுகளைப் பயன்படுத்த IndiGo சோதனைகளைத் தொடங்கியுள்ளது.
• செலவு மற்றும் கார்பன் குறைப்பு: இந்த முயற்சி விமான நிறுவனங்களின் பெரும் எரிபொருள் செலவைக் குறைப்பதையும், அதே நேரத்தில் முக்கியமான சுற்றுச்சூழல் நிலைத்தன்மை இலக்குகளை அடைய உதவுவதையும் நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது.
• தரவு சார்ந்த துல்லியம்: பொதுவான பாதுகாப்புத் தடைகளுக்குப் பதிலாக, துல்லியமான மற்றும் மேம்படுத்தப்பட்ட விமான அளவுருக்களைப் பயன்படுத்த, விமானத்தின் எடை மற்றும் வானிலை போன்ற நிகழ்நேர மாறிகளை AI மாதிரிகள் ஆய்வு செய்யும்.