Syarikat penerbangan beralih kepada kecerdasan buatan untuk mencapai destinasi penerbangan ultra-panjang

Penerbangan komersil maraton yang menguji had jet jarak jauh mendapat bantuan daripada sumber yang tidak mungkin untuk mengelak daripada tercicir daripada destinasi mereka: algoritma pembelajaran mesin.

Ada kalanya, Air New Zealand Ltd telah bergelut untuk sampai ke Auckland dari New York dalam satu lompatan menggunakan Boeing Co 787 miliknya. Sementara itu, Qantas Airways Ltd, menambah tangki bahan api tambahan kepada Airbus SE A350nya sebelum mencuba perjalanan tanpa henti dari Sydney ke New York dan London mulai akhir 2025. Penerbangan 20 jam itu ditetapkan sebagai perkhidmatan penumpang tetap terpanjang di dunia.

Kedua-dua syarikat penerbangan bergantung pada perisian yang haus data untuk merancang laluan penerbangan yang cekap bahan api dan mengelakkan perhentian yang tidak dirancang dan memalukan untuk mengisi minyak. Program perancangan laluan boleh membantu juruterbang mengelakkan cuaca lebat dan menangkap angin ekor, atau malah menyuruh mereka terbang lebih perlahan untuk membakar lebih sedikit minyak tanah – apa-apa sahaja untuk memerah batu tambahan dari tangki. Dan sebaliknya seperti enjin carian internet yang belajar semasa dalam perjalanan, perisian pemetaan direka untuk menjadi lebih baik apabila lebih banyak ia digunakan.

Kecerdasan buatan sedang bergelora melalui sistem manual penerbangan yang berusia berdekad-dekad, memberi kesan kepada segala-galanya daripada penjualan tiket hingga prosedur kokpit. Walaupun perancangan laluan bukanlah sesuatu yang baharu, AI menawarkan pembawa cara baharu untuk menjimatkan wang dan bahan api apabila pelayaran ultra-panjang semakin berkembang dan tugas besar untuk mencapai pelepasan sifar bersih menjelang 2050 semakin sukar.

Flightkeys GmbH mengira kira-kira 300,000 pelan penerbangan setiap hari untuk pelanggan termasuk Southwest Airlines Co, American Airlines Group Inc dan Air New Zealand. Berikut ialah wawancara yang disunting dengan Raimund Zopp, pengasas bersama dan ketua inovasi di Flightkeys yang berpangkalan di Vienna. Zopp, 67, adalah bekas juruterbang Austrian Airlines AG.

Apa yang salah dengan sistem semasa?

Perancangan penerbangan adalah sesuatu yang sangat sedikit orang faham sepenuhnya. Semua orang mungkin fikir anda pergi ke pesawat, menumbuk destinasi anda dan komputer mengira laluan, seperti dalam kereta. Itu bukan kesnya. Ia sangat rumit untuk mencari laluan optimum apabila sistem dalam pesawat tidak mampu melakukan ini. Anda memerlukan sistem di lapangan yang mengumpul banyak data dan kemudian cuba mencari penyelesaian kos minimum. Terdapat begitu banyak kekangan dan parameter yang perlu dipertimbangkan dan anda perlu menggunakan pembelajaran mesin untuk menggunakan kekangan ini dengan betul.

Bagaimanakah anda memilih laluan yang optimum?

Anda mempunyai banyak darjah kebebasan tetapi banyak sekatan daripada pengurusan trafik udara, ketenteraan, cuaca dan caj lebih penerbangan yang berbeza untuk negara yang berbeza. Mencari trajektori kos minimum adalah benar-benar mencabar.

Salah satu parameter utama ialah ciri-ciri pesawat. Lebih ringan pesawat, lebih tinggi ia boleh mendaki. Pesawat yang lebih ringan cenderung untuk terbang sedikit lebih perlahan kerana kelajuan optimum menjadi lebih perlahan dengan pengurangan berat. Kemudian sudah tentu, terdapat angin dan suhu pada ketinggian. Anda ingin mengelak kawasan yang bertiup angin dan mendapatkan tempat yang boleh membawa angin ekor. Itulah sebabnya anda melencong dari laluan terpendek untuk mendapatkan kelebihan dari angin.

Bagaimanakah penerbangan super panjang menukar gambar?

Semakin panjang laluan, semakin penting sistem perancangan penerbangan kerana anda berada di had pesawat, biasanya. Oleh itu, ia sentiasa mengimbangi antara berapa banyak beban yang boleh kita letakkan pada pesawat dan masih berjaya, dan berapa banyak yang perlu kita turunkan. Anda ingin mengurangkan rizab bahan api di satu pihak, tetapi anda mahu mempunyai cukup untuk mempunyai peluang yang tinggi untuk menjadikannya tanpa henti. Jadi itu satu lagi sebab mengapa anda memerlukan sistem yang mengira dengan cekap dan pantas kerana anda perlu menukar keputusan dengan kerap.

Bagaimanakah anda mengambil kira kos masa?

Bergantung pada kontrak penyelenggaraan pesawat, setiap jam penerbangan menelan kos sejumlah tertentu. Jika anda terbang lebih laju, anda boleh mengurangkan kos penyelenggaraan ke tahap tertentu. Krew mungkin dibayar mengikut jam, jadi itu juga kos yang berkaitan dengan masa. Dan kemudian anda mengalami kelewatan apabila penerbangan ditangguhkan dan perlu mendapatkan semula jadual. Kos masa boleh menjadi faktor kos yang paling menonjol.

Bagaimanakah anda menangani potensi kesan pemanasan iklim daripada kontrail?

(Contrails, singkatan untuk denai kondensasi, terbentuk di belakang jet apabila wap ekzos panas bertemu udara sejuk dan lembap, biasanya pada ketinggian pelayaran.)

Saya ragu-ragu sehingga kira-kira dua tahun lalu. Saya mula menyiasat dan menyedari ia adalah isu sebenar. Kami hampir dengan pelaksanaan pertama fungsi pengelakan kontrail yang disepadukan secara langsung dalam sistem kami. Kami telah bekerja dengan prototaip untuk mengubah hala tuju trajektori di sekitar kawasan kritikal ini. Mesej yang baik ialah tidak banyak penerbangan perlu diubah hala, dan laluan semula adalah sangat kecil. Kesan kos strategi mitigasi ini sebenarnya sangat rendah.

Apakah kesan bahan api penerbangan yang mampan?

Kesan terbesar SAF terhadap proses perancangan ialah ia jauh lebih mahal. Perancangan berubah kerana kami terbang agak perlahan untuk menjimatkan minyak. Apabila minyak murah, penerbangan cenderung sedikit lebih cepat kerana ia tidak penting. Dengan SAF, anda boleh menjangkakan bahawa penerbangan akan menjadi lebih perlahan kerana anda ingin berhati-hati dengan sumber yang mahal ini.

Perancang laluan anda mendakwa sebagai lima dimensi. Apa maksud kamu dengan itu?

Kami mempunyai tiga dimensi ruang – latitud, longitud dan ketinggian – dan satu dimensi masa. Tetapi anda juga mempunyai dimensi kelima, iaitu dimensi kebarangkalian. Data yang paling tidak tepat semasa fasa perancangan ialah masa sebenar berlepas – tidak diketahui jika anda benar-benar akan berlepas mengikut jadual. Ia membuat perbezaan besar semasa fasa perancangan. Anda mempunyai banyak peluang untuk memperhalusi penerbangan apabila anda berada di udara kerana semua faktor diketahui dengan lebih tepat pada ketika itu. – Bloomberg