اے آئی (AI) کس طرح ایندھن کی کارکردگی میں انقلاب لا رہا ہے: انڈیگو (IndiGo) بہتر ٹیک آف کے لیے آزمائشی تجربات شروع کرے گا

ہوا بازی کی صنعت ایک بڑے تکنیکی بدلاؤ کی گواہ بن رہی ہے کیونکہ ایئر لائنز بڑھتی ہوئی آپریشنل لاگتوں اور ماحولیاتی خدشات سے نمٹنے کے لیے مصنوعی ذہانت (Artificial Intelligence) کا استعمال کر رہی ہیں۔ بھارت میں اس سلسلے کی قیادت کرتے ہوئے، انڈیگو (IndiGo) طیارے کے ٹیک آف کے طریقہ کار کو بہتر بنانے اور ایندھن کے استعمال میں نمایاں کمی لانے کے لیے آج سے جدید AI پر مبنی آزمائشی تجربات شروع کرنے کے لیے تیار ہے۔

AI کے ذریعے ایندھن کی کارکردگی کی تلاش

ایندھن کسی بھی ایئر لائن کے لیے سب سے بڑے متغیر اخراجات میں سے ایک ہے، جو اکثر کل آپریشنل لاگتوں کا تقریباً 30% سے 40% تک ہوتا ہے۔ اس پر قابو پانے کے لیے، عالمی ایئر لائنز فلائٹ کے راستوں، انجن کی کارکردگی اور ٹیک آف کے پیرامیٹرز کو بہتر بنانے کے لیے تیزی سے مصنوعی ذہانت (AI) اور مشین لرننگ (Machine Learning) کا رخ کر رہی ہیں۔

اس کا بنیادی مقصد "یکساں" (one-size-fits-all) فلائٹ پروٹوکولز سے ہٹ کر انتہائی ذاتی نوعیت کے، ریئل ٹائم حساب کتاب کی طرف بڑھنا ہے۔ فضائی دباؤ، ہوا کی رفتار، درجہ حرارت اور طیارے کے وزن سمیت بڑے ڈیٹا سیٹس پر کارروائی کر کے، AI الگورتھم طیارے کو آسمان میں بلند کرنے کا سب سے زیادہ ایندھن بچانے والا طریقہ تعین کر سکتے ہیں۔

انڈیگو (IndiGo) کا اسٹریٹجک پائلٹ پروگرام

بھارت کی سب سے بڑی مسافر ایئر لائن، انڈیگو (IndiGo)، "کم ایندھن والے ٹیک آف" (thriftier take-offs) کے لیے آزمائشی تجربات شروع کر کے ایک فعال قدم اٹھا رہی ہے۔ یہ تجربات ٹیک آف کے مرحلے کو بہتر بنانے کے لیے AI کے استعمال پر توجہ مرکوز کرتے ہیں، جو کہ پرواز کا سب سے زیادہ توانائی طلب حصہ ہوتا ہے۔

AI پر مبنی فلائٹ مینجمنٹ سسٹم کے نفاذ کے ذریعے، ایئر لائن کا مقصد ہر پرواز کے مخصوص حالات کے مطابق درست تھرسٹ سیٹنگز (thrust settings) اور کلیم گریڈینٹس (climb gradients) کا حساب لگانا ہے۔ ٹیک آف اور ابتدائی کلیم کے مراحل کے دوران ایندھن کے استعمال میں معمولی سی کمی بھی روزانہ کی ہزاروں پروازوں میں مجموعی طور پر بڑی بچت کا باعث بن سکتی ہے، جس سے بالآخر ایئر لائن کے منافع میں اضافہ ہوگا اور اس کے کاربن فوٹ پرنٹ میں کمی آئے گی۔

پائیداری اور مالیاتی نتائج

انڈیگو کا یہ اقدام محض لاگت میں کمی کا ذریعہ نہیں ہے؛ بلکہ یہ ہوا بازی کی وسیع تر صنعت کے پائیداری کے عزم کا ایک اہم حصہ ہے۔ جیسے جیسے "نیٹ زیرو" (Net Zero) اخراج کے حصول کے لیے عالمی دباؤ بڑھ رہا ہے، ایندھن کے استعمال کو کم کرنا CO2 کے اخراج کو کم کرنے کا سب سے براہ راست طریقہ ہے۔

بھارتی کاروباری پیشہ ور افراد اور ہوا بازی کے شعبے کے اسٹیک ہولڈرز کے لیے، یہ ڈیٹا پر مبنی فیصلہ سازی کی طرف ایک اہم تبدیلی ہے۔ کاک پٹ کے آپریشنز اور فلائٹ پلاننگ میں AI کا انضمام اس بات کی نشاندہی کرتا ہے کہ ہوا بازی میں مسابقت کا اگلا مرحلہ محض بیڑے کے سائز یا نیٹ ورک کی رسائی کے بجائے تکنیکی ذہانت سے طے کیا جائے گا۔ جیسے جیسے یہ تجربات آگے بڑھیں گے، اس طرح کی AI ایپلی کیشنز کی کامیابی بھارتی فضائی حدود میں آپریشنل کارکردگی کے لیے ایک نیا معیار قائم کر سکتی ہے۔

اہم نکات

  • AI پر مبنی آپٹیمائزیشن: ایئر لائنز اہم پرواز کے مراحل کے دوران ایندھن کے استعمال کو بہتر بنانے کے لیے موسم اور وزن جیسے ریئل ٹائم متغیرات کا تجزیہ کرنے کے لیے مصنوعی ذہانت کا استعمال کر رہی ہیں۔
  • انڈیگو (IndiGo) کی قیادت: انڈیگو آپریشنل لاگتوں کو کم کرنے کے لیے زیادہ ذہین اور ایندھن کی بچت کرنے والے ٹیک آف طریقہ کار کے آزمائشی تجربات شروع کر کے بھارت میں اس ٹیکنالوجی کی قیادت کر رہی ہے۔
  • ماحولیاتی اثرات: AI کے ذریعے بہتر بنائے گئے پرواز کے راستوں کے ذریعے ایندھن کے استعمال کو کم کرنا دوہرے مقصد کو پورا کرتا ہے: ایئر لائن کے منافع میں اضافہ اور عالمی کاربن اخراج میں کمی کے اہداف میں حصہ ڈالنا۔