A veces, Air New Zealand Ltd. ha tenido problemas para llegar a Auckland desde Nueva York de un solo salto utilizando sus Boeing Co. 787. Mientras tanto, Qantas Airways Ltd. está agregando tanques de combustible adicionales a sus Airbus SE A350 antes de intentar viajes sin escalas desde Sydney a Nueva York y Londres a partir de finales de 2025. Los vuelos de 20 horas se convertirán en los servicios regulares de pasajeros más largos del mundo.
Ambas aerolíneas confían en un software de datos para trazar rutas de vuelo eficientes en combustible y evitar paradas no planificadas. Los programas de planificación de rutas pueden ayudar a los pilotos a evitar el mal tiempo y atrapar el viento de cola, o incluso decirles que vuelen más lento para quemar menos queroseno, cualquier cosa para exprimir millas adicionales de los tanques.
La inteligencia artificial se está extendiendo a través de los sistemas manuales de aviación de décadas de antigüedad, lo que afecta todo, desde la venta de boletos hasta los procedimientos de la cabina. Si bien la planificación de rutas no es nueva, la IA ofrece a los transportistas nuevas formas de ahorrar dinero y combustible a medida que proliferan los viajes ultra largos y se avecina la gigantesca tarea de alcanzar cero emisiones netas para 2050.
Flightkeys GmbH calcula unos 300.000 planes de vuelo cada día para clientes como Southwest Airlines Co., American Airlines Group Inc. y Air New Zealand. A continuación se incluye una entrevista editada con Raimund Zopp, cofundador y director de innovación de Flightkeys, con sede en Viena. Zopp, de 67 años, es un ex piloto de Austrian Airlines AG.
La planificación de vuelos es algo que muy pocas personas entienden por completo. Todo el mundo podría pensar que va al avión, marca su destino y la computadora calcula una ruta, como en un automóvil. Ese no es el caso. Es muy complicado encontrar una ruta óptima cuando los sistemas de la aeronave no son capaces de hacerlo. Necesita un sistema en el terreno que recopile una gran cantidad de datos y luego trate de encontrar la solución de costo mínimo. Hay tantas restricciones y parámetros que deben tenerse en cuenta y debe aplicar el aprendizaje automático para suministrar correctamente estas restricciones.
¿Cómo elegir la ruta óptima?
Tiene muchos grados de libertad pero muchas restricciones de gestión del tráfico aéreo, militares, clima y cargos por sobrevuelo que son diferentes para cada país. Encontrar una trayectoria de costo mínimo es realmente desafiante.
Uno de los parámetros clave son las características de la aeronave. Cuanto más ligero sea el avión, más alto podrá ascender. Un avión más ligero tiende a volar un poco más lento porque la velocidad óptima se vuelve más lenta con un peso reducido. Luego, por supuesto, está el viento y la temperatura en altitud. Debes evitar las áreas con viento de frente y ganar donde puedas tener viento de cola. Es por eso que te desvías de la ruta más corta para obtener ventajas de los vientos.
¿Cómo cambian el panorama de los vuelos super largos?
Cuanto más larga sea la ruta, más importante se vuelve un sistema de planificación de vuelos porque, por lo general, estás en el límite de la aeronave. Por lo tanto, siempre hay un equilibrio entre la cantidad de carga que podemos poner en el avión y aún así hacerlo, y la cantidad que tenemos que descargar. Por un lado, desea reducir las reservas de combustible, pero también desea tener suficiente para obtener una alta probabilidad de hacerlo sin parar. Esa es otra razón por la que necesita un sistema que calcule de manera eficiente y rápida porque tiene que cambiar el resultado con mucha frecuencia.
¿Cómo se tiene en cuenta el costo del tiempo?
Dependiendo del contrato de mantenimiento de la aeronave, cada hora de vuelo cuesta una cierta cantidad. Si vuela más rápido, puede reducir los costos de mantenimiento hasta cierto punto. La tripulación se puede pagar por hora, por lo que también es un costo relevante para el tiempo. Y luego tienes retrasos cuando el vuelo se demora y necesita recuperar el horario. El costo del tiempo puede ser el factor de costo más destacado.
¿Cómo aborda el impacto potencial de las estelas de condensación sobre el calentamiento climático?
(Las estelas, abreviatura de estelas de condensación, se forman detrás de los chorros cuando el vapor de escape caliente se encuentra con el aire frío y húmedo, generalmente en altitudes de crucero).
Yo era escéptico hasta hace unos dos años. Empecé a investigar y me di cuenta de que es un problema real. Estamos cerca de nuestra primera implementación de funciones de evasión de estelas integradas directamente en nuestro sistema. Ya trabajamos con prototipos para desviar trayectorias alrededor de estas áreas críticas. El buen mensaje es que no es necesario desviar muchos vuelos, y el desvío es muy pequeño. El costo-impacto de estas estrategias de mitigación es en realidad extremadamente bajo.
El mayor impacto de SAF en el proceso de planificación es que es mucho más costoso. La planificación cambia porque volamos un poco más lento para ahorrar combustible. Cuando el combustible es barato, el vuelo tiende a ser un poco más rápido porque no importa. Con SAF, puede esperar que los vuelos se vuelvan más lentos porque debe tener mucho cuidado con este costoso recurso.
Su planificador de rutas afirma ser de cinco dimensiones. ¿Qué quieres decir con eso?
Tenemos tres dimensiones de espacio —latitud, longitud y altitud— y una dimensión de tiempo. Pero también tienes una quinta dimensión, que es la dimensión probabilística. El dato más impreciso durante la fase de planificación es la hora real de salida: no se sabe si realmente saldrás a tiempo. Hace una gran diferencia durante la fase de planificación. Tienes muchas posibilidades de afinar el vuelo cuando estás en el aire porque todos los factores se conocen con mucha más precisión en ese punto.
