انڈیگو (IndiGo) ایندھن کے استعمال اور ٹیک آف (take-offs) کو بہتر بنانے کے لیے AI کا استعمال کیسے کر رہا ہے

چونکہ ایندھن کی قیمتیں بھارتی ایئر لائنز کے لیے سب سے بڑے آپریشنل اخراجات میں سے ایک بنی ہوئی ہیں، اس لیے ہوا بازی کی صنعت اپنے منافع کے تحفظ کے لیے جدید ترین ٹیکنالوجی کا رخ کر رہی ہے۔ بھارت کی سب سے بڑی ایئر لائن، IndiGo، آج باضابطہ طور پر اپنی پروازوں کے آپریشنز میں مصنوعی ذہانت (Artificial Intelligence) کو شامل کرنے کے تجربات کا آغاز کر رہی ہے تاکہ زیادہ ایندھن بچانے والے ٹیک آف (take-offs) کو یقینی بنایا جا سکے۔

AI پر مبنی پرواز کی کارکردگی کی طرف منتقلی

ایئر لائنز کے لیے ایندھن ایک غیر مستحکم اور اہم لاگت کا عنصر ہے، جو براہ راست منافع اور ٹکٹ کی قیمتوں پر اثر انداز ہوتا ہے۔ اس کا مقابلہ کرنے کے لیے، IndiGo ایسے AI پر مبنی حل نافذ کر رہی ہے جو پرواز کے سب سے زیادہ توانائی طلب حصے یعنی ٹیک آف کے مرحلے کو بہتر بنانے کے لیے ڈیزائن کیے گئے ہیں۔ مشین لرننگ الگورتھم کا فائدہ اٹھاتے ہوئے، ایئر لائن کا مقصد ریئل ٹائم متغیرات (variables) کی بنیاد پر مطلوبہ درست تھرسٹ (thrust) اور انجن سیٹنگز کا حساب لگانا ہے۔

یہ ٹیکنالوجی ڈیٹا کے ایک وسیع مجموعے پر کارروائی کرتی ہے، جس میں طیارے کا وزن، ارد گرد کا درجہ حرارت، ہوا کی رفتار اور فضائی دباؤ شامل ہیں۔ روایتی طریقے اکثر معیاری طریقہ کار پر انحصار کرتے ہیں جن میں حفاظت کو یقینی بنانے کے لیے اضافی ایندھن کا ایک "بفر" (buffer) شامل ہو سکتا ہے؛ تاہم، AI ایک زیادہ باریک بینی والا اور ڈیٹا پر مبنی طریقہ کار فراہم کرتا ہے جو حفاظتی معیارات پر سمجھوتہ کیے بغیر اضافی ایندھن کے جلنے کو کم سے کم کرتا ہے۔

کفایت شعار ٹیک آف کے لیے درست انجینئرنگ

آج سے شروع ہونے والے تجربات "کفایت شعار ٹیک آف" پر توجہ مرکوز کرتے ہیں، جو کہ ایک تکنیکی بہتری ہے جس کا مقصد طیارے کو ہوا میں بلند کرنے کے لیے درکار کیروسین (kerosene) کی کل مقدار کو کم کرنا ہے۔ فی پرواز ایندھن کے استعمال میں معمولی سی کمی بھی، جب سینکڑوں طیاروں کے پورے بیڑے پر لاگو ہوتی ہے جو روزانہ متعدد پروازیں کرتے ہیں، تو بڑے پیمانے پر بچت میں بدل سکتی ہے۔

صرف ٹیک آف کے علاوہ، صنعت کا وسیع تر رجحان ظاہر کرتا ہے کہ پرواز کے راستوں اور ڈیسنٹ پروفائلز (descent profiles) کو بہتر بنانے کے لیے AI کا استعمال کیا جا رہا ہے۔ ہوا کے جھونکوں (turbulence) کی پیش گوئی کرنے اور بلندیوں کو زیادہ مؤثر طریقے سے ایڈجسٹ کرنے کے ذریعے، ایئر لائنز ڈریگ (drag) اور ایندھن کے استعمال کو کم کر سکتی ہیں۔ IndiGo کے لیے، یہ تجربہ کاک پٹ کے ماحول میں پریڈیکٹیو اینالیٹکس (predictive analytics) کو شامل کرنے کے لیے ایک تزویراتی اقدام ہے، جو پائلٹس کو پرواز کے اہم مراحل کے دوران زیادہ باخبر اور ڈیٹا پر مبنی فیصلے کرنے کی اجازت دیتا ہے۔

ماحولیاتی اور اقتصادی اثرات

ہوا بازی میں AI کا اپنایا جانا ایک دوہرے مقصد والی حکمت عملی ہے جو منافع اور ماحولیاتی پائیداری دونوں کو حل کرتی ہے۔ معاشی نقطہ نظر سے، ایندھن پر انحصار کم کرنے سے ایئر لائنز کو عالمی آئل مارکیٹ کے اتار چڑھاؤ کے خلاف تحفظ حاصل کرنے میں مدد ملتی ہے۔ بھارتی ہوا بازی کے شعبے کے لیے، جو مسافروں میں بے مثال اضافہ دیکھ رہا ہے، کارکردگی اب محض ایک انتخاب نہیں بلکہ آپریشنز کو وسعت دینے کے لیے ایک ضرورت ہے۔

ماحولیاتی نقطہ نظر سے، ایندھن کا کم استعمال براہ راست کاربن کے اخراج میں کمی میں تبدیل ہوتا ہے۔ چونکہ عالمی ہوا بازی کی صنعت کو 'نیٹ زیرو' (Net Zero) اہداف کو پورا کرنے کے لیے بڑھتے ہوئے دباؤ کا سامنا ہے، اس لیے یہ AI سے لیس بہتری ڈی کاربنائزیشن (decarbonization) کے لیے ایک اہم ہتھیار کے طور پر کام کرتی ہے۔ استعمال ہونے والے ایندھن کے ہر گرام کو درست کر کے، IndiGo خود کو تکنیکی جدت اور ماحولیاتی ذمہ داری کے سنگم پر کھڑا کر رہی ہے۔

اہم نکات

  • AI سے لیس درستگی: IndiGo ہوا، وزن اور درجہ حرارت جیسے ریئل ٹائم متغیرات کا تجزیہ کر کے ٹیک آف تھرسٹ کو بہتر بنانے کے لیے AI الگورتھم کا تجربہ کر رہی ہے۔
  • لاگت اور کاربن میں کمی: ان تجربات کا بنیادی مقصد ایندھن کے بھاری اخراجات کو کم کرنا اور ایئر لائن کے مجموعی کاربن فوٹ پرنٹ کو کم کرنا ہے۔
  • آپریشنل پیمانہ: IndiGo کے روزانہ کے آپریشنز کے وسیع پیمانے کی وجہ سے، فی پرواز ایندھن کی معمولی سی بچت سے بھی مجموعی طور پر بڑی بچت کی توقع ہے۔