Avialinijos kreipiasi į AI, kad paskirstytų vartus ir sutrumpėtų laukimo laikas

Kitą kartą, kai bėgsite visu pasvirimu link oro uosto vartų, pasigailėkite oro linijų darbuotojų, kurie pasirūpino, kad tie vartai iš tikrųjų būtų prieinami.

Vartų paskirstymas yra stebėtinai sudėtinga užduotis.

„Turint 15 vartų ir 10 lėktuvų, yra daugiau nei 570 milijardų galimybių“, – sako dr. Josephas Doetschas, nagrinėjantis vartų paskirstymo problemą kaip „Lufthansa Industry Solutions“ kvantinio skaičiavimo vadovas.

Pasirinkę geriausius vartus kiekvienam skrydžiui, galite sutrumpinti orlaivių taksi laiką ir sumažinti spūstis, o tai reiškia, kad keliautojai praleidžia mažiau laiko laukdami ant asfalto.

Tai taip pat sumažina reikiamą degalų kiekį, taigi ir lėktuvo išmetamųjų teršalų kiekį.

Paprastai vartai skiriami tada, kai skelbiami skrydžių tvarkaraščiai, taigi net metams į priekį, bet tada peržiūrimi prieš mėnesį, prieš savaitę, o galiausiai – skrydžio dieną.

Rengiant, kur geriausia pastatyti orlaivį, reikia žongliruoti įvairiais prioritetais.

„Pavyzdžiui, tam tikriems vežėjams gali būti suteikta prieiga prie vartų šalia jų salių ir kitų įrenginių. Be to, skrydžiai su dideliu persėdimų keleivių kiekiu dažnai yra organizuojami siekiant optimizuoti persėdimo laiką ir pagerinti bendrą keleivių patirtį”, – sako vienas iš įkūrėjų George'as Richardsonas. oro uosto valdymo įmonės „AeroCloud“.

„Kai kurios oro linijos, ypač nebrangūs vežėjai, gali pasirinkti ekonomiškesnius nuotolinius stendus su mažesniais stovėjimo mokesčiais, pirmenybę teikdamos taupymui, o ne šalia pagrindinio terminalo.

Kiti veiksniai apima kryptį, iš kurios skrenda orlaivis, orlaivio tipą, numatomą kilimo ir tūpimo tako paskirtį, pasiekiamus vartus, oro uosto personalą, ryšius su klientais ir bagažą bei suplanuotus kitų orlaivių riedėjimo takus ir judesius asfaltu.

Dar blogiau – daugelis šių veiksnių gali pasikeisti paskutinę minutę.

Tuo tarpu vėluojantys skrydžiai gali padidinti sunkumų, verčiant oro uostus ir oro linijas paskutinę minutę pakeisti vartus, pailginti keleivių laukimo laiką ir gali būti, kad skrydžiai gali būti atšaukti.

Turint omenyje tokį sudėtingumo lygį, manytumėte, kad sumani kompiuterių programinė įranga atliks darbą, bet pagalvokite dar kartą.

Remiantis „AeroCloud“ apklausa apie iššūkius, su kuriais susiduria vyresnieji oro uostų vadovai, vartų paskirstymo darbas dažnai buvo atliktas naudojant stebėtinai paprastas technologijas.

„Nustebtumėte, kiek daug oro uostų visame pasaulyje vis dar valdo procesą rankiniu būdu“, – sako ponas Richardsonas.

Iš tų oro uostų vadovų, kurie atsakė į „AeroCloud“ apklausą, 40% teigė, kad „Excel“ ir „Word“ dokumentai buvo naudojami informacijai, susijusiai su jų oro uosto veikla, įskaitant vartų valdymą, saugoti ir tvarkyti.

Tačiau rimtos investicijos vyksta į pažangesnes sistemas.

Praėjusiais metais „American Airlines“ pristatė „Smart Gating“ Dalaso Fort Verto tarptautiniame oro uoste.

Sistema naudoja mašininį mokymąsi, kad priskirtų atvykstančius orlaivius prie artimiausių galimų vartų su trumpiausiu taksi laiku.

Mašinų mokymasis yra dirbtinio intelekto šaka, kurioje dideli duomenų kiekiai naudojami apmokyti sistemą, kurią galima koreguoti siekiant pagerinti jos rezultatus.

„American Airlines“ sistemoje realaus laiko skrydžio informacija ir kiti duomenys naudojami pasirenkant, į kuriuos vartus siųsti orlaivį.

„Tradiciškai mūsų komandos nariai rankiniu būdu priskirdavo vartus naudodami seną kompiuterinę sistemą. Dalaso Fort Verto tarptautiniame oro uoste, didžiausiame mūsų centre, šis procesas užtruko apie keturias valandas”, – sako „American Airlines” atstovas.

Naujoji sistema gali užbaigti šį procesą per 10 minučių, o tai sutrumpino orlaivių riedėjimo laiką 20%, kasmet sutaupant apie 1,4 mln. galonų reaktyvinių degalų, priduria atstovas.

Vokietijos aviakompanijos Lufthansa dukterinė įmonė „Lufthansa Industry Solutions“ planuoja naudoti kvantinį skaičiavimą, kad išspręstų problemą.

Kvantinė kompiuterija naudoja keistas, bet galingas kvitų savybes tam, kad išspręstų tam tikras problemas daug greičiau nei tradiciniai kompiuteriai.

Šiuo metu tokie kompiuteriai yra tik pradžioje.

Vartų paskirstymas yra viena iš problemų, kurią tradiciniai kompiuteriai ir algoritmai sunkiai sprendžia greitai, o skaičiavimo laikas neproporcingai didėja problemos dydžiui.

Tačiau daktaras Doetschas įsitikinęs, kad kvantinio skaičiavimo metodai išspręs problemą.

„Kvantiniai algoritmai leis optimaliai priskirti vartus ir kitus išteklius net dideliuose oro uostuose ir kelionių tinkluose. Šie algoritmai realiu laiku galės reaguoti į kintančius išorinius veiksnius atnaujintais optimaliais sprendimais”, – sako jis.

„Lufthansa“ šiuo metu tiria, kuri iš įvairių naujų kvantinio skaičiavimo sistemų bus tinkamiausia jos projektui.

Tai vykdo modeliavimą, kuris gali parodyti, koks efektyvus gali būti kvantinis skaičiavimas.

„Pirmųjų bandymų metu mūsų optimizuoti sprendimai gali sumažinti vidutinį keleivių tranzito laiką beveik 50%, palyginti su atitinkamais realaus pasaulio duomenimis“, – priduria dr. Doetschas.

Didėjant oro uosto pajėgumams, sako „AeroCloud“ ponas Richardsonas, šie patobulinti metodai gali padėti sumažinti reikalingą plėtrą.

„Pajėgumai yra didelė problema daugeliui oro uostų, ir net jei jie norėjo pristatyti naujus vežėjus ar paskirties vietas, fizinė plėtra veikia kaip blokatorius.

„Jie turi optimaliai panaudoti savo dabartinius išteklius.”