کس طرح AI انڈائیگو جیسی ایئر لائنز کو ایندھن کے استعمال میں کمی لانے میں مدد دے رہا ہے

چونکہ عالمی سطح پر ایندھن کی قیمتیں غیر مستحکم ہیں، اس لیے ہوا بازی کی صنعت آپریشنز کو بہتر بنانے اور کاربن کے اثرات (carbon footprints) کو کم کرنے کے لیے جدید ترین مصنوعی ذہانت (Artificial Intelligence) کا رخ کر رہی ہے۔ اس سلسلے میں پیش رفت کرتے ہوئے، انڈائیگو (IndiGo) آج ان AI پر مبنی ٹیک آف طریقہ کار کے آزمائشی تجربات شروع کرنے کے لیے تیار ہے جو ایندھن کی کارکردگی کو زیادہ سے زیادہ بڑھانے کے لیے ڈیزائن کیے گئے ہیں۔

AI کے ذریعے بہتر بنائے گئے ٹیک آف کی طرف منتقلی

کسی بھی پرواز کا سب سے زیادہ ایندھن استعمال کرنے والا مرحلہ ٹیک آف اور ابتدائی چڑھائی ہے۔ روایتی طور پر، پائلٹ معیاری طریقہ کار پر عمل کرتے ہیں، لیکن یہ اکثر فضائی حالات میں ہونے والی معمولی اور حقیقی وقت (real-time) کی تبدیلیوں کو مدنظر نہیں رکھتے۔ انڈائیگو کا نیا اقدام AI الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے ہر انفرادی پرواز کے لیے سب سے زیادہ "کم خرچ" ٹیک آف پیرامیٹرز کا حساب لگانے کے ذریعے اس فرق کو دور کرنے کا مقصد رکھتا ہے۔

ہوا کی کثافت، درجہ حرارت، ہوا کی رفتار اور طیارے کے وزن جیسے پیچیدہ متغیرات کا حقیقی وقت میں تجزیہ کر کے، AI ایسی درست ہدایات فراہم کرتا ہے جو زیادہ بہتر طریقے سے اوپر جانے (ascent) کی اجازت دیتی ہیں۔ یہ ٹیکنالوجی اس بات کو یقینی بناتی ہے کہ انجنوں کو ان کی سب سے موثر پاور سیٹنگز پر استعمال کیا جائے، جس سے مہنگے ایوی ایشن ٹربائن فیول (ATF) کے غیر ضروری استعمال کو روکا جا سکے۔

اخراجات اور کاربن کے اخراج میں کمی

بھارتی ایئر لائنز کے لیے، ایندھن آپریشنل اخراجات میں سب سے بڑے حصوں میں سے ایک ہے، جو اکثر کل آپریشنل لاگت کا تقریباً 40 فیصد ہوتا ہے۔ فی پرواز ایندھن کے استعمال میں معمولی سی کمی بھی سینکڑوں طیاروں کے بیڑے پر لاگو ہونے کے بعد بڑی بچت میں بدل سکتی ہے۔

مالیاتی اثرات سے ہٹ کر، یہ اقدام پائیداری (sustainability) کی طرف ایک اہم قدم ہے۔ ایندھن کے استعمال میں کمی براہ راست CO2 کے اخراج کو کم کرتی ہے، جس سے ایئر لائنز کو عالمی ہوا بازی کے پائیداری کے اہداف کے مطابق چلنے میں مدد ملتی ہے۔ چونکہ صنعت کو "نیٹ زیرو" (Net Zero) اہداف حاصل کرنے کے لیے بڑھتے ہوئے دباؤ کا سامنا ہے، اس لیے فلائٹ ڈیک آپریشنز میں AI کو شامل کرنا اب ایک ضرورت بنتا جا رہا ہے نہ کہ محض ایک آسائش۔

ہوا بازی کی ٹیکنالوجی میں بڑھتا ہوا رجحان

اس کوشش میں انڈائیگو اکیلی نہیں ہے؛ عالمی ہوا بازی کا شعبہ مشین لرننگ اور پریڈیکٹیو اینالیٹکس (predictive analytics) کے تیزی سے بڑھتے ہوئے استعمال کا مشاہدہ کر رہا ہے۔ جہاں انڈائیگو ٹیک آف کے مرحلے پر توجہ مرکوز کر رہی ہے، وہیں دیگر عالمی ادارے فلائٹ پاتھ کی بہتری، زمین پر ہونے والی تاخیر سے بچنے کے لیے پریڈیکٹیو مینٹیننس، اور ٹرن اراؤنڈ ٹائم کو زیادہ مؤثر طریقے سے مینیج کرنے کے لیے AI کا استعمال کر رہے ہیں۔

بھارت میں ان تجربات کی کامیابی ممکنہ طور پر دیگر مقامی ایئر لائنز کے لیے ایک نمونہ (blueprint) ثابت ہوگی۔ جیسے جیسے ڈیٹا ہوا بازی کی صنعت کے لیے نیا ایندھن بن رہا ہے، موسمیاتی اور مکینیکل ڈیٹا کی بڑی مقدار کو پروسیس کرنے کی صلاحیت آنے والی دہائی میں ایئر لائنز کے مسابقتی برتری کا تعین کرے گی۔

اہم نکات

  • درست کارکردگی: انڈائیگو کے AI تجربات ہوا کی کثافت اور درجہ حرارت جیسے حقیقی وقت کے متغیرات کا تجزیہ کر کے ٹیک آف اور چڑھائی کے پروفائلز کو بہتر بنانے پر توجہ مرکوز کرتے ہیں۔
  • لاگت اور پائیداری: AI کے ذریعے ایندھن کے استعمال میں کمی براہ راست آپریشنل اخراجات کو کم کرتی ہے اور ایئر لائنز کو اپنے کاربن کے اثرات کم کرنے میں مدد دیتی ہے۔
  • صنعت کی تبدیلی: یہ اقدام ایک وسیع تر رجحان کی نشاندہی کرتا ہے جہاں بھارتی ہوا بازی ایندھن کی زیادہ قیمتوں کا مقابلہ کرنے اور ماحولیاتی اہداف کو پورا کرنے کے لیے مشین لرننگ کا فائدہ اٹھا رہی ہے۔