Google’ın “Flights” adlı uygulaması, Makine Öğrenimi yöntemini kullanarak, uçuşlarda yaşanması muhtemel gecikmeleri tahmin edecek.
Flights, tahminlerini, geçmiş verileri değerlendirerek yapacak ve kullanıcıları gecikmelere karşı ikaz edecek.
Google Flights’ın algoritmasında havalimanı, hava durumu, daha önceden yaşanan tehirler, uçağın geç varması gibi etkenler kullanılacak.
Algoritma, belli bir uçuşta bir gecikme yaşanacağından %80 oranında emin duruma geldiğinde, söz konusu uçuşla ilgili yapılan arama sonuçlarında kullanıcıların karşısına bununla ilgili bir ikaz mesajı çıkacak.
Bununla birlikte Google, Flights uygulamasının gecikme ikaz sisteminin yüzde yüz doğru çalışmayabileceğini ve yolcuların uçuşları için belirtilen saatte havalimanında olması gerektiğini belirtiyor.
Yine de bu uygulamayı kullanan yolcular, havalimanına zamanında gitse bile en azından, yaşanması muhtemel bir tehire karşı kendilerini zihnen önceden hazırlamış olacaklardır.
Makine Öğrenimi, Gelecekte Çok Daha Fazla Kullanılacak
Dünyanın önde gelen uçak motoru üreticilerinden Rolls-Royce tarafından bundan bir kaç gün önce yayımlanan bir videoda, motorların yakın bir gelecekte makine öğrenimi kullanarak bakım ihtiyaçlarını ve muhtemel arızaları kendi kendilerine tespit edecekleri belirtiliyordu.
Benzer bir biçimde Airbus ve Boeing firmalarının uçaklarda meydana gelebilecek arızaları önceden belirleme konusundaki çalışmaları da devam ediyor.
Hatırlanacağı üzere Airbus’ın 20 Haziran 2017 tarihinde resmen duyurduğu açık veri platformu Skywise, uçaklarda yaşanması muhtemel arızları tahmin edebilmek amacıyla kullanılacak.
Airbus bu konuda ilk işbirliği, easyJet ile gerçekleştirmişti.
Skywise projesi dahilinde yaklaşık iki yıl birlikte çalışan Airbus ve easyJet, teknik bakım açısından öncelikli olan ilk 100 noktayı belirlemişti.
Uçaklardan sürekli bir biçimde toplanacak olan verilerin etkin bir biçimde değerlendirilmesi sonucunda, mesela, arıza çıkarması muhtemel bir parça, rutin bakım esnasında değiştirilerek, söz konusu parçanın daha sonraki bir zamanda operasyonel aksaklıklara yol açması engellenecek.
İşte uzun vadede eldeki veriler biriktikçe ve havalimanı kapasitesi, hava durumu, uçakların rotaları üzerindeki durum, motor performansı gibi verilerin paylaşımı ve kullanımı arttıkça, uçuşlarda yaşanacak gelişmelerin neredeyse tam doğru bir biçimde tahmin edilmesi mümkün hale gelecek.