اے آئی (AI) سے لیس ٹیک آف: انڈیگو کس طرح ایندھن کے اخراجات کم کرنے کے لیے ٹیکنالوجی کا استعمال کر رہا ہے

چونکہ ایندھن کی قیمتیں ایئر لائنز کے منافع میں ایک غیر مستحکم عنصر بنی ہوئی ہیں، اس لیے ایئر لائنز اپنے آپریشنز کو بہتر بنانے کے لیے تیزی سے مصنوعی ذہانت (Artificial Intelligence) کا رخ کر رہی ہیں۔ بھارت کی ایوی ایشن لیڈر، IndiGo، آج اہم تجربات شروع کرنے کے لیے تیار ہے جس کا مقصد زیادہ ایندھن بچانے والے طیارے کے ٹیک آف کے لیے AI کا فائدہ اٹھانا ہے۔

AI کے ذریعے ایندھن کی بچت کی تلاش

ایندھن کا استعمال کسی بھی ایئر لائن کے لیے سب سے بڑے آپریشنل اخراجات میں سے ایک ہے۔ اس کو کم کرنے کے لیے، IndiGo ایسے AI پر مبنی حل نافذ کر رہا ہے جو پرواز کے سب سے زیادہ توانائی طلب حصے یعنی ٹیک آف کے مرحلے کو بہتر بنانے کے لیے ڈیزائن کیے گئے ہیں۔ ڈیٹا کی بڑی مقدار کا تجزیہ کر کے، یہ AI ماڈلز پائلٹس اور فلائٹ ڈسپیچرز کو سب سے موثر کلیم پروفائلز (climb profiles) اور تھروٹل سیٹنگز (throttle settings) کا تعین کرنے میں مدد دیتے ہیں۔

اس کا مقصد ابتدائی چڑھائی کے دوران "فیول برن" (ایندھن کے استعمال) کو کم کرنا ہے، جہاں انجن اپنی پوری صلاحیت کے ساتھ کام کرتے ہیں۔ ٹیک آف کے دوران استعمال ہونے والے ایندھن میں معمولی سی کمی بھی سینکڑوں طیاروں کے بیڑے میں، جو روزانہ کئی مرتبہ پروازیں کرتے ہیں، بڑے پیمانے پر لاگت کی بچت کا باعث بن سکتی ہے۔

درست فلائٹ پروفائلز اور ڈیٹا اینالیٹکس

آج شروع ہونے والے تجربات کا مرکز فلائٹ ٹریجیکٹریز (flight trajectories) اور انجن کی کارکردگی کے پیرامیٹرز کو بہتر بنانا ہے۔ روایتی ٹیک آف کے طریقہ کار اکثر معیاری ٹیمپلیٹس پر انحصار کرتے ہیں؛ تاہم، AI مخصوص ماحولیاتی متغیرات کی بنیاد پر ریئل ٹائم اور ڈیٹا پر مبنی ایڈجسٹمنٹ کی اجازت دیتا ہے۔

یہ متغیرات درج ذیل ہیں:

  • ماحولیاتی درجہ حرارت (Ambient Temperature): گرمی کے ساتھ ہوا کی کثافت تبدیل ہوتی ہے، جو لفٹ اور انجن کی کارکردگی کو متاثر کرتی ہے۔
  • ہوا کی رفتار اور سمت (Wind Velocity and Direction): چڑھائی کے مرحلے کے دوران ہوا کا رخ (tailwinds یا headwinds) ایندھن کی ضروریات کو نمایاں طور پر تبدیل کر دیتا ہے۔
  • طیارے کا وزن اور توازن (Aircraft Weight and Balance): درست حساب کتاب اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ انجن مخصوص وزن کے لیے ضرورت سے زیادہ کام نہ کریں۔

ان ریئل ٹائم ڈیٹا پوائنٹس کو یکجا کر کے، AI سسٹم ایسے بہتر پیرامیٹرز فراہم کرتا ہے جو حفاظت یا مقررہ آمد کے اوقات پر سمجھوتہ کیے بغیر "کم خرچ" روانگی کی اجازت دیتے ہیں۔

ایوی ایشن کی پائیداری پر وسیع اثرات

IndiGo کے لیے فوری مالی فوائد کے علاوہ، AI کی طرف یہ تبدیلی ڈی کاربنائزیشن (decarbonization) کی جانب صنعت کی ایک وسیع تر تحریک کی عکاسی کرتی ہے۔ ایندھن کے استعمال میں کمی کا براہ راست تعلق کاربن کے اخراج میں کمی سے ہے، جس سے ایئر لائنز کو سخت ہوتے ہوئے ماحولیاتی قوانین اور ESG (ماحولیاتی، سماجی اور گورننس) اہداف کو پورا کرنے میں مدد ملتی ہے۔

چونکہ ایوی ایشن سیکٹر کو نیٹ زیرو (net-zero) اہداف تک پہنچنے کے لیے دباؤ کا سامنا ہے، اس لیے ڈیجیٹل تبدیلی پائیداری کے لیے ایک بنیادی ذریعہ بن رہی ہے۔ اگر IndiGo کے تجربات کامیاب ثابت ہوتے ہیں، تو یہ ٹیکنالوجی برصغیر پاک و ہند اور عالمی ایوی ایشن مارکیٹ میں فلائٹ آپریشنز کے لیے ایک نیا معیار قائم کر سکتی ہے۔

اہم نکات

  • آپریشنل لاگت میں کمی: IndiGo ٹیک آف پروفائلز کو بہتر بنانے کے لیے AI ماڈلز کا تجربہ کر رہا ہے، جس کا مقصد ایندھن کے استعمال اور آپریشنل اخراجات کو نمایاں طور پر کم کرنا ہے۔
  • ڈیٹا پر مبنی درستگی: یہ ٹیکنالوجی زیادہ سے زیادہ کارکردگی کے لیے فلائٹ ٹریجیکٹریز کو ترتیب دینے کے لیے درجہ حرارت اور ہوا کی رفتار جیسے ریئل ٹائم ماحولیاتی ڈیٹا کا استعمال کرتی ہے۔
  • پائیداری کے ساتھ ہم آہنگی: ایندھن کے استعمال کو کم کر کے، یہ اقدام کاربن کے اثرات کو کم کرنے اور ماحولیاتی احکامات کو پورا کرنے کے ایوی ایشن انڈسٹری کے بڑے مقصد کی حمایت کرتا ہے۔