TechNews.bg
Водещи новиниИзкуствен интелектНоваторскиНовини

Изкуствен интелект оптимизира пътническите полети

Оптимизирането на полетите е задача, в която AI показва уменията си
(снимка: CC0 Public Domain)

Изкуственият интелект не е поредният технологичен хайп, който скоро ще отшуми. AI технологиите вече имат реални приложения, които оптимизират бизнес процесите и други сфери на човешката дейност. С негова помощ, например, пътническите полети на дълги разстояния стават по-ефективни, самолетите летят по-дълго без спиране и пестят гориво.


Новозеландската авиокомпания Air New Zealand и австралийската Qantas Airways активно се опитват да въведат практиката на 20-часови полети без прекъсване. Тази задача изисква значително оптимизиране на разхода на гориво и изглежда, че алгоритмите с изкуствен интелект са незаменими тук.

Алгоритмите се учат в движение

Планирането на полета се извършва с помощта на софтуер, който обработва големи количества данни и позволява на диспечерите да изготвят икономични маршрути на полета, като избягват непланирани спирания за зареждане с гориво.

AI програмите помагат на пилотите да избегнат лошо време, да хванат попътен вятър или дори им казват да намалят скоростта, за да изразходват по-малко гориво. Съвременният софтуер, предназначен за тази цел, е много подобен на платформите на търсачките – той се подобрява, докато се използва.

Австрийската компания Flightkeys е специализирана в тази задача. Ежедневно тя прави около 300 000 плана за полети за клиенти като American Southwest Airlines и American Airlines, както и за новозеландската Air New Zealand. Съоснователят на Flightkeys и ръководител на иновациите Раймунд Зоп разказва за работата си в интервю за Блумбърг.


Според него, неспециалистите не разбират напълно как се изготвят плановете на полетите – не е достатъчно само да се въведе дестинация и компютърът да изчисли маршрута, както при колите. Толкова е трудно да се изгради оптимален маршрут, че системите, инсталирани на самолетите, не могат да се справят с тази задача.

Необходима е наземна система, която събира големи количества данни и се опитва да намери решение с минимални разходи. Голям брой ограничения и параметри трябва да бъдат взети под внимание, затова са необходими алгоритми за машинно обучение, които да работят правилно с тях.

Много степени на свобода и… много ограничения

При планирането на полет има много степени на свобода, но и много ограничения, свързани с контрола на въздушното движение, нуждите на военните структури, метеорологичните условия и особеностите на регулациите в различните страни. Един от ключовите параметри са характеристиките на самолета – колкото по-лек е, толкова по-високо може да се издигне, но пък лети по-бавно.

[related-posts]

Вятърът и температурата на съответната височина също се вземат предвид: по-добре е самолетът да хване попътен вятър и да избегне насрещния, дори да се отклони от най-краткия маршрут.

Колкото по-дълъг е маршрутът, толкова по-важно е правилното му планиране, тъй като в случая говорим за границата на възможностите на самолета. От една страна, необходимо е да се намалят запасите от гориво, за да олекне самолетът, но от друга страна трябва да има достатъчно гориво за полет без прекъсване.

Финансовият фактор също е важен: всеки час от полета струва определена сума за обслужване на самолета, екипажът може да получава и почасово заплащане, така че колкото по-бързо лети самолетът, толкова по-евтин е. А закъсненията на полетите могат да се превърнат в истинска катастрофа.

Петизмерно планиране

Flightkeys нарича своята система за планиране петизмерна: в допълнение към дължината, ширината, височината и времето, трябва да се вземе предвид вероятностното измерение. Най-неточният параметър на етапа на планиране е действителният час на тръгване, който е от изключително значение. Но след излитането могат допълнително да се коригират отделни параметри, тъй като в този момент всички фактори са известни с много по-голяма точност.

още от категорията

7 тенденции в изкуствения интелект през 2026 г.

TechNews.bg

AI резюметата съсипват труда на кулинарните блогъри

TechNews.bg

AI не се отплаща, но компаниите увеличат разходите си за него

TechNews.bg

Тръмп наема 1000 специалисти за „Технологичната сила“

TechNews.bg

Южна Корея въвежда  всеобхватни регулации за изкуствения интелект

TechNews.bg

Експеримент в образованието: AI във всички училища на Ел Салвадор

TechNews.bg

Коментари