مصنوعی ذہانت (AI) کس طرح ایئر لائنز کو ایندھن کے اخراجات کم کرنے میں مدد دے رہی ہے: IndiGo کا نیا پائلٹ پروجیکٹ

چونکہ عالمی سطح پر ایندھن کی قیمتیں غیر مستحکم ہیں، اس لیے ایئر لائنز پروازوں کے آپریشنز کو بہتر بنانے اور کاربن کے اثرات (carbon footprints) کو کم کرنے کے لیے تیزی سے جدید مصنوعی ذہانت (AI) کا رخ کر رہی ہیں۔ بھارت کی ایوی ایشن لیڈر، IndiGo، آج سے AI پر مبنی ٹیک آف (takeoff) طریقہ کار کے تجربات کا آغاز کر کے اس تکنیکی تبدیلی کی قیادت کرنے کے لیے تیار ہے۔

AI کے ذریعے ایندھن کی بچت کی تلاش

ایندھن عام طور پر ایک ایئر لائن کے آپریشنل اخراجات کا ایک بڑا حصہ ہوتا ہے۔ بڑھتی ہوئی قیمتوں اور ماحولیاتی خدشات کا مقابلہ کرنے کے لیے، ایئر لائنز روایتی فلائٹ پلاننگ سے آگے بڑھ کر ریئل ٹائم اور ڈیٹا پر مبنی فیصلہ سازی کی طرف دیکھ رہی ہیں۔ مصنوعی ذہانت (AI) کا انضمام ایئر لائنز کو پیچیدہ متغیرات—جیسے ہوا کی رفتار، ہوا کی کثافت، طیارے کا وزن، اور رن وے کی صورتحال—کا تجزیہ کرنے کی اجازت دیتا ہے تاکہ جہاز کو فضا میں لے جانے کا سب سے موثر طریقہ تلاش کیا جا سکے۔

مشین لرننگ الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے، ایئر لائنز "یکساں" (one-size-fits-all) ٹیک آف پروفائلز سے ہٹ سکتی ہیں۔ اس کے بجائے، وہ انتہائی کسٹمائزڈ فلائٹ پاتھ لاگو کر سکتی ہیں جن میں کم تھرسٹ (thrust) کی ضرورت ہوتی ہے اور نتیجے کے طور پر، پرواز کے سب سے زیادہ توانائی طلب مرحلے کے دوران ایندھن کا استعمال بھی کم ہوتا ہے۔

AI ٹیک آفز میں IndiGo کی اسٹریٹجک پیش رفت

IndiGo، جو بھارتی گھریلو مارکیٹ پر حاوی ہے، آج اپنے AI سے چلنے والے ٹیک آف تجربات کا آغاز کر کے آپریشنل مہارت کی طرف ایک اہم قدم اٹھا رہی ہے۔ اس اقدام کا بنیادی مقصد "کم ایندھن والے ٹیک آف" (thriftier takeoffs) کا حصول ہے۔

روایتی ٹیک آف طریقہ کار میں مختلف حالات میں حفاظت کو یقینی بنانے کے لیے اکثر ایندھن کا ایک خاص اضافی ذخیرہ (buffer) رکھا جاتا ہے۔ تاہم، AI ان حفاظتی حدود (safety margins) کا بہت زیادہ درستگی کے ساتھ حساب لگا سکتا ہے۔ AI سیمولیشنز اور ریئل ٹائم ڈیٹا کے ذریعے تھرسٹ سیٹنگز اور کلیم گریڈینٹ (climb gradient) کو بہتر بنا کر، IndiGo کا مقصد ہر روانگی کے دوران جلنے والے ایندھن کی مقدار کو نمایاں طور پر کم کرنا ہے۔ یہ اقدام نہ صرف ایئر لائن کے منافع کو بہتر بنانے کا وعدہ کرتا ہے بلکہ پائیدار اور "گرین" پروازوں کی جانب عالمی ایوی ایشن کے رجحانات کے مطابق بھی ہے۔

ایوی ایشن انڈسٹری پر وسیع اثرات

IndiGo کا یہ اقدام ایک بڑے عالمی رجحان کا حصہ ہے جہاں ایوی ایشن کے بڑے ادارے انڈسٹری کے سب سے بڑے چیلنج: کارکردگی (efficiency) کو حل کرنے کے لیے بگ ڈیٹا (Big Data) کا استعمال کر رہے ہیں۔ اگرچہ یہ تجربہ ٹیک آف کے مرحلے پر مرکوز ہے، لیکن اس کے اثرات بہت وسیع ہیں۔ AI کو درج ذیل کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے:

  • روٹ آپٹیمائزیشن (Route Optimization): بدلتے ہوئے موسمی حالات کے ذریعے ایندھن کے لحاظ سے سب سے موثر راستوں کا حساب لگانا۔
  • پریڈیکٹیو مینٹیننس (Predictive Maintenance): انجن کے ممکنہ مسائل کی نشاندہی کرنا اس سے پہلے کہ وہ تاخیر یا ایندھن کے غیر موثر استعمال کا باعث بنیں۔
  • وزن کا انتظام (Weight Management): پے لوڈ اور ایندھن کی لوڈنگ کو بہتر طریقے سے منظم کرنے کے لیے ڈیٹا کا استعمال کرنا۔

بھارتی ایوی ایشن سیکٹر کے لیے، جہاں مسافروں کی آمد و رفت میں بہت زیادہ اضافہ ہو رہا ہے، یہ تکنیکی پیش رفت اب کوئی عیاشی نہیں بلکہ منافع بخش رہنے اور ماحولیاتی اہداف کو پورا کرنے کے لیے ضروریات بن چکی ہیں۔

اہم نکات

  • IndiGo آج AI پر مبنی ٹیک آف تجربات کا آغاز کر رہی ہے تاکہ روانگی کے دوران تھرسٹ کو بہتر بنایا جا سکے اور ایندھن کے استعمال کو کم کیا جا سکے۔
  • مصنوعی ذہانت موسم اور طیارے کے متغیرات کی بنیاد پر انتہائی درست، ریئل ٹائم ایڈجسٹمنٹ کی اجازت دیتی ہے، جو عام فلائٹ پروفائلز کی جگہ لے لیتی ہے۔
  • AI پر مبنی ایندھن بچانے کے اقدامات کو نافذ کرنے سے ایئر لائنز کو آپریشنل مارجن بہتر بنانے اور اپنے مجموعی کاربن اخراج کو کم کرنے میں بیک وقت مدد ملتی ہے۔