По данным FlightAware, сервиса отслеживания рейсов, в субботу в международных аэропортах имени Кеннеди, Ла-Гуардия и Ньюарк Либерти было отменено более 400 рейсов, как прибывающих, так и отправляющихся. Сотни других рейсов были задержаны. В пятницу в этих трех аэропортах было отменено около 900 рейсов.

Авиакомпании превентивно отменяли рейсы, чтобы избежать каскадного эффекта от корректировок в режиме реального времени, заявили представители. "Худшее, что можно сделать для всей вашей работы, - это отменять рейсы непосредственно перед временем их отправления", - сказал Крис Перри, представитель Southwest Airlines. "Тогда вы оставляете самолеты в затруднительном положении". Даже незначительные сбои могут существенно повлиять на расписание авиакомпаний, сотрудников и пассажиров, добавил он.

Решение об отмене рейсов подчеркивает сложную взаимосвязь между прогностическими алгоритмами, управлением рисками и оперативной логистикой в авиационной отрасли. Авиакомпании все чаще полагаются на сложные модели прогнозирования погоды, часто основанные на искусственном интеллекте, чтобы предвидеть сбои и принимать обоснованные решения о расписании рейсов. Эти модели анализируют огромные объемы исторических данных о погоде, текущие атмосферные условия и показания датчиков в режиме реального времени, чтобы спрогнозировать вероятность и серьезность погодных явлений.

Однако точность этих прогнозов не всегда гарантирована. Прогнозирование погоды, даже с использованием передового ИИ, остается вероятностным, а это означает, что всегда существует определенная степень неопределенности. Авиакомпании должны взвешивать потенциальные затраты на отмену рейсов и риск работы в опасных условиях. Этот процесс принятия решений часто включает в себя компромисс между минимизацией сбоев для пассажиров и обеспечением безопасности.

Использование ИИ в работе авиакомпаний поднимает более широкие социальные вопросы. Хотя системы на базе ИИ могут повысить эффективность и безопасность, они также поднимают вопросы об ответственности и прозрачности. Когда рейсы отменяются на основе прогнозов ИИ, бывает трудно понять обоснование этого решения и привлечь к ответственности виновных. Кроме того, опора на ИИ может привести к эффекту "черного ящика", когда процесс принятия решений становится непрозрачным и трудным для проверки.

Последние разработки в области ИИ направлены на повышение точности и надежности моделей прогнозирования погоды. Исследователи изучают новые методы, такие как глубокое обучение и ансамблевое моделирование, чтобы улучшить способность прогнозировать экстремальные погодные явления. Они также работают над разработкой более надежных алгоритмов, которые могут справляться с неопределенностью и предоставлять более тонкие оценки рисков. Эти достижения могут помочь авиакомпаниям принимать более обоснованные решения о расписании рейсов и минимизировать сбои для пассажиров.