항공유 절약하기

Scikit-decide, OpenAP, NOAA 바람 데이터를 결합하면 바람 조건을 반영해 연료 소비를 줄이는 비행 경로를 오픈소스로 탐색할 수 있음 항공기 성능 모델과 경로 탐색을 연결해 기종, 중량, 속도, 고도, 기상 조건을 설정하고 연료 소비를 목적 함수로 최적화함 Airbus A320의 툴루즈 출발 실험에서 베를린행과 바르샤바행 경로를 계산했으며, 초기 고도를 높인 바르샤바행 설정에서는 더 직접적인 경로를 얻음 OpenAP은 기체 특성뿐 아니라 엔진 성능, 연료 모델, 공항, 항법 지점 데이터를 함께 제공해 비행 계획 계산을 지원함 OpenTop은 연료와 격자 비용을 결합한 최적화도 지원하며, 암스테르담~프랑크푸르트 실험에서 A320과 B737의 연료 소비는 각각 1,625.6kg, 1,622.1kg으로 계산됨 바람을 반영하는 오픈소스 비행 계획 Boeing 787-9 Dreamliner가 뉴어크 Liberty 공항(EWR)에서 로마 Leonardo da Vinci-Fiumicino 공항(FCO)까지 8.5시간 논스톱 비행할 때 항공유 비용이 6만 8,000달러에 이를 수 있음 바람 조건에 맞춰 경로를 조정하면 연료 소비를 줄이고 수천 달러를 절약할 가능성이 있음 Jeppesen 같은 기업이 관련 제품을 제공하며, Scikit-decide 에 항공기 연료 소비 모델과 NOAA 바람 데이터를 결합하는 오픈소스 접근도 가능함 Scikit-decide는 6년간 개발된 강화학습, 자동 계획, 일정 관리 프레임워크임 비행 경로 최적화, 항공사 인력 일정 재조정, 드론 군집 경로 계산에 활용할 수 있음 최적 비행 경로 솔버에서 연료 소비 모델을 선택할 수 있음 OpenAP 은 TU Delft의 Junzi Sun이 개발한 항공기 성능 모델이자 도구 모음임 이번 실험은 Airbus A320과 OpenAP의 연료 소비 모델로 툴루즈 출발 두 경로를 계산함 같은 개발자가 만든 비행 궤적 도구 OpenTop으로 별도의 기종 비교도 수행함 실험 환경과 데이터 처리 도구 계산 환경은 AMD Ryzen 9 9950X와 96GB DDR5 메모리를 갖춘 워크스테이션임 CPU는 최대 5.7GHz, 16코어/32스레드이며 L1/L2/L3 캐시는 각각 1.2MB/16MB/64MB임 메모리는 4,800MT/s, 저장장치는 최대 읽기 속도 12,400MB/s의 Crucial T700 4TB PCIe 5세대 NVMe SSD임 수랭 쿨러, ...