항공편 추적 서비스인 FlightAware에 따르면, 토요일에 케네디 국제공항, 라과디아 공항, 뉴어크 리버티 국제공항에서 400편 이상의 출발 및 도착 항공편이 취소되었습니다. 수백 편의 항공편이 추가로 지연되었습니다. 금요일에는 세 공항에서 거의 900편의 항공편이 취소되었습니다.

항공사 대변인들은 실시간 조정으로 인한 연쇄 효과를 피하기 위해 선제적으로 항공편을 취소했다고 밝혔습니다. 사우스웨스트 항공의 대변인인 크리스 페리는 "전체 운영에 있어 최악의 상황은 출발 예정 시간에 매우 임박하여 항공편을 취소하는 것"이라며 "그렇게 되면 항공기가 오도 가도 못하게 된다"고 말했습니다. 그는 또한 사소한 차질이라도 항공사 일정, 직원 및 승객에게 상당한 영향을 미칠 수 있다고 덧붙였습니다.

항공편 취소 결정은 항공 산업에서 예측 알고리즘, 위험 관리 및 운영 물류 간의 복잡한 상호 작용을 강조합니다. 항공사들은 인공 지능으로 구동되는 정교한 기상 예측 모델에 점점 더 의존하여 차질을 예측하고 항공편 일정에 대한 정보에 입각한 결정을 내립니다. 이러한 모델은 방대한 양의 과거 기상 데이터, 현재 대기 조건 및 실시간 센서 판독값을 분석하여 기상 현상의 가능성과 심각도를 예측합니다.

그러나 이러한 예측의 정확성이 항상 보장되는 것은 아닙니다. 첨단 AI를 사용하더라도 기상 예측은 여전히 확률적이며, 이는 항상 어느 정도의 불확실성이 존재한다는 의미입니다. 항공사는 항공편 취소로 인한 잠재적 비용과 위험한 조건에서 운항할 위험을 비교해야 합니다. 이러한 의사 결정 과정에는 승객의 불편을 최소화하는 것과 안전을 보장하는 것 사이의 균형이 종종 포함됩니다.

항공 운영에서 AI를 사용하는 것은 더 광범위한 사회적 의미를 제기합니다. AI 기반 시스템이 효율성과 안전성을 향상시킬 수 있지만, 책임과 투명성에 대한 의문도 제기합니다. AI 예측에 따라 항공편이 취소될 경우, 결정 뒤에 숨겨진 근거를 이해하고 책임 당사자에게 책임을 묻기가 어려울 수 있습니다. 또한 AI에 대한 의존은 의사 결정 과정이 불투명하고 면밀히 조사하기 어려운 "블랙 박스" 효과로 이어질 수 있습니다.

최근 AI 개발은 기상 예측 모델의 정확성과 신뢰성을 향상시키는 데 중점을 두고 있습니다. 연구자들은 딥 러닝 및 앙상블 모델링과 같은 새로운 기술을 탐구하여 극심한 기상 현상을 예측하는 능력을 향상시키고 있습니다. 또한 불확실성을 처리하고 보다 미묘한 위험 평가를 제공할 수 있는 보다 강력한 알고리즘을 개발하기 위해 노력하고 있습니다. 이러한 발전은 항공사가 항공편 일정에 대한 정보에 입각한 결정을 내리고 승객의 불편을 최소화하는 데 도움이 될 수 있습니다.