اے آئی (AI) کس طرح ایئر لائنز کو ایندھن کے اخراجات کم کرنے میں مدد دے رہی ہے: IndiGo نے آزمائش کا آغاز کر دیا

چونکہ ایندھن کی قیمتیں ایئر لائنز کے منافع پر اثر انداز ہو رہی ہیں، اس لیے ہوا بازی کی صنعت آپریشنل کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے تیزی سے مصنوعی ذہانت (Artificial Intelligence) کی طرف مائل ہو رہی ہے۔ بھارت کی صف اول کی ایئر لائن، IndiGo، ٹیک آف کے طریقہ کار کو بہتر بنانے اور ایندھن کے استعمال کو کم کرنے کے لیے آج سے آزمائش کا آغاز کر کے اس تکنیکی تبدیلی کی قیادت کر رہی ہے۔

AI کے ذریعے ایندھن کی بچت کی کوششیں

ایندھن کسی بھی ایئر لائن کے لیے سب سے بڑے متغیر اخراجات میں سے ایک ہے، جس کی وجہ سے ایندھن کے استعمال میں معمولی سی بہتری بھی مجموعی منافع کے لیے انتہائی اہم ثابت ہوتی ہے۔ اس مسئلے سے نمٹنے کے لیے، ایئر لائنز AI پر مبنی ایسے الگورتھم استعمال کر رہی ہیں جو پرواز کے پیرامیٹرز کو بہتر بنانے کے لیے ڈیزائن کیے گئے ہیں۔ ریئل ٹائم ڈیٹا کی بڑی مقدار کا تجزیہ کر کے، یہ سسٹمز پرواز کے اہم مراحل، جیسے کہ ٹیک آف اور کلیمب (climb)، کو مکمل کرنے کا سب سے مؤثر طریقہ تعین کرنے کی صلاحیت رکھتے ہیں، جو روایتی طور پر سفر کے دوران ایندھن کا سب سے زیادہ استعمال کرنے والے حصے ہوتے ہیں۔

IndiGo کا نیا اقدام "کم ایندھن والے ٹیک آف" (thriftier take-offs) پر مرکوز ہے، جو مخصوص ماحولیاتی عوامل کی بنیاد پر مطلوبہ درست تھرسٹ (thrust) اور پچ (pitch) کا حساب لگانے کے لیے مشین لرننگ کا استعمال کرتا ہے۔ یہ اقدام ایک وسیع عالمی رجحان کا حصہ ہے جہاں ایوی ایشن ٹیکنالوجی 'ری ایکٹیو مینٹیننس' سے ہٹ کر 'پریڈیکٹیو اور آپٹیمائزڈ آپریشنل کنٹرول' کی طرف بڑھ رہی ہے۔

ٹیک آف اور کلیمب کے مراحل میں درستگی

اس آزمائش کا بنیادی مقصد AI کے ذریعے ریئل ٹائم ڈیٹا پوائنٹس بشمول طیارے کا وزن، ارد گرد کا درجہ حرارت، ہوا کی رفتار، اور فضائی دباؤ (atmospheric pressure) پر کارروائی کرنا ہے۔ روایتی ٹیک آف کے طریقہ کار اکثر معیاری ریاضیاتی ماڈلز پر انحصار کرتے ہیں جن میں عوامل کو مدنظر رکھتے ہوئے اضافی ایندھن کا ایک "سیفٹی بفر" شامل ہو سکتا ہے۔ تاہم، AI زیادہ باریک بینی سے درستگی فراہم کر سکتا ہے۔

ٹیک آف پروفائل کو بہتر بنا کر، ایئر لائن کا مقصد زیادہ مؤثر طریقے سے کروزنگ اونچائی (cruising altitude) تک پہنچنا ہے۔ ان مراحل کے دوران ایندھن کے استعمال میں محض 1% سے 2% کی کمی بھی IndiGo جیسی کثرت سے پروازیں کرنے والی ایئر لائن کے لیے سالانہ لاکھوں ڈالرز کی بچت کا باعث بن سکتی ہے، جبکہ ساتھ ہی ہر پرواز کے کاربن فوٹ پرنٹ کو بھی کم کیا جا سکتا ہے۔

پائیداری اور منافع پر وسیع اثرات

یہ تکنیکی تبدیلی دوہرے مقصد کو پورا کرتی ہے: معاشی منافع میں اضافہ اور ESG (ماحولیاتی، سماجی اور گورننس) اہداف کا حصول۔ چونکہ ہوا بازی کی صنعت پر کاربن کے اخراج کو کم کرنے کے لیے بڑھتا ہوا دباؤ ہے، اس لیے AI نئے طیاروں کے بیڑے یا متبادل ایندھن جیسے کہ Sustainable Aviation Fuel (SAF) میں فوری اور بڑے پیمانے پر سرمایہ کاری کے بغیر "گرین" آپریشنز کا راستہ فراہم کرتا ہے۔

بھارتی ہوا بازی کی مارکیٹ کے لیے، جہاں مسافروں کی آمد و رفت میں زبردست اضافہ دیکھا جا رہا ہے، کارکردگی اب کوئی انتخاب نہیں بلکہ ضرورت ہے۔ جیسے جیسے ایئر لائنز اپنے آپریشنز کا دائرہ بڑھائیں گی، ڈیجیٹل تبدیلی کے ذریعے ایندھن کے استعمال کو منظم کرنے کی صلاحیت کم کرایہ اور بہتر منافع برقرار رکھنے میں ایک کلیدی مسابقتی فائدہ بن جائے گی۔

اہم نکات

  • آپریشنل آپٹیمائزیشن: IndiGo AI پر مبنی ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے ایندھن کے زیادہ مؤثر ٹیک آف اور کلیمب پروفائلز بنانے کے لیے آزمائش شروع کر رہی ہے۔
  • اخراجات اور کاربن میں کمی: اس اقدام کا مقصد ایئر لائنز کے ایندھن کے بھاری اخراجات کو کم کرنا ہے جبکہ اہم ماحولیاتی پائیداری کے اہداف کو حاصل کرنے میں بھی مدد فراہم کرنا ہے۔
  • ڈیٹا پر مبنی درستگی: AI ماڈلز طیارے کے وزن اور موسم جیسے ریئل ٹائم عوامل کا تجزیہ کریں گے تاکہ عمومی سیفٹی بفرز کی جگہ درست اور آپٹیمائزڈ پرواز کے پیرامیٹرز لائے جا سکیں۔