फ्लाइटअवेयर के अनुसार, जो एक फ्लाइट ट्रैकिंग सर्विस है, कैनेडी इंटरनेशनल, ला गार्डिया, और नेवार्क लिबर्टी इंटरनेशनल हवाई अड्डों पर शनिवार को 400 से अधिक आने और जाने वाली उड़ानें रद्द कर दी गईं। सैकड़ों और उड़ानें विलंबित हुईं। शुक्रवार को, तीन हवाई अड्डों पर लगभग 900 उड़ानें रद्द कर दी गईं।

प्रवक्ताओं ने कहा कि एयरलाइनों ने वास्तविक समय के समायोजन से होने वाले क्रमिक प्रभाव से बचने के लिए एहतियाती तौर पर उड़ानें रद्द कर दीं। साउथवेस्ट एयरलाइंस के प्रवक्ता क्रिस पेरी ने कहा, "आप अपनी पूरी गतिविधि के लिए सबसे बुरी चीज जो कर सकते हैं, वह यह है कि उड़ान भरने के समय के बहुत करीब उड़ानें रद्द कर दें।" "फिर आप हवाई जहाजों को फंसा रहे हैं।" उन्होंने कहा कि मामूली व्यवधान भी एयरलाइन के शेड्यूल, कर्मचारियों और यात्रियों पर महत्वपूर्ण प्रभाव डाल सकते हैं।

उड़ानों को रद्द करने का निर्णय एयरलाइन उद्योग में भविष्य कहनेवाला एल्गोरिदम, जोखिम प्रबंधन और परिचालन रसद के बीच जटिल अंतःक्रिया को उजागर करता है। एयरलाइंस तेजी से व्यवधानों का अनुमान लगाने और उड़ान कार्यक्रम के बारे में सूचित निर्णय लेने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा संचालित परिष्कृत मौसम पूर्वानुमान मॉडल पर निर्भर करती हैं। ये मॉडल ऐतिहासिक मौसम डेटा, वर्तमान वायुमंडलीय स्थितियों और वास्तविक समय के सेंसर रीडिंग की विशाल मात्रा का विश्लेषण करके मौसम की घटनाओं की संभावना और गंभीरता की भविष्यवाणी करते हैं।

हालांकि, इन भविष्यवाणियों की सटीकता की हमेशा गारंटी नहीं होती है। मौसम का पूर्वानुमान, उन्नत एआई के साथ भी, संभाव्य बना हुआ है, जिसका अर्थ है कि हमेशा अनिश्चितता की डिग्री होती है। एयरलाइनों को खतरनाक परिस्थितियों में संचालन के जोखिम के मुकाबले उड़ानें रद्द करने की संभावित लागतों का आकलन करना चाहिए। इस निर्णय लेने की प्रक्रिया में अक्सर यात्रियों के लिए व्यवधानों को कम करने और सुरक्षा सुनिश्चित करने के बीच एक समझौता शामिल होता है।

एयरलाइन संचालन में एआई का उपयोग व्यापक सामाजिक निहितार्थों को उठाता है। जबकि एआई-संचालित सिस्टम दक्षता और सुरक्षा में सुधार कर सकते हैं, वे जवाबदेही और पारदर्शिता के बारे में भी सवाल उठाते हैं। जब एआई भविष्यवाणियों के आधार पर उड़ानें रद्द कर दी जाती हैं, तो निर्णय के पीछे के तर्क को समझना और जिम्मेदार पार्टियों को जवाबदेह ठहराना मुश्किल हो सकता है। इसके अलावा, एआई पर निर्भरता से "ब्लैक बॉक्स" प्रभाव हो सकता है, जहां निर्णय लेने की प्रक्रिया अपारदर्शी और जांच करने में मुश्किल हो जाती है।

एआई में हाल के विकास मौसम पूर्वानुमान मॉडल की सटीकता और विश्वसनीयता में सुधार पर केंद्रित हैं। शोधकर्ता चरम मौसम की घटनाओं की भविष्यवाणी करने की क्षमता को बढ़ाने के लिए डीप लर्निंग और एन्सेम्बल मॉडलिंग जैसी नई तकनीकों की खोज कर रहे हैं। वे अधिक मजबूत एल्गोरिदम विकसित करने पर भी काम कर रहे हैं जो अनिश्चितता को संभाल सकते हैं और अधिक सूक्ष्म जोखिम आकलन प्रदान कर सकते हैं। ये प्रगति एयरलाइनों को उड़ान कार्यक्रम के बारे में अधिक सूचित निर्णय लेने और यात्रियों के लिए व्यवधानों को कम करने में मदद कर सकती हैं।