Integración de algoritmos de inteligencia artificial en función del pronóstico de consumo de combustible en aeronaves ERJ 145 de una aerolínea colombiana

Abstract

Los costos operativos de vuelos comerciales están estrechamente vinculados a los precios de producción del combustible Jet A1. Con el transcurso del tiempo, se ha observado un incremento en su precio, desencadenando un efecto dominó en el costo del billete aéreo para el consumidor final. Esta investigación se centró en desarrollar un algoritmo de pronóstico del consumo de combustible específico para el modelo de aeronave ERJ 145, basándose en bitácoras recopiladas durante 2018 y 2019. Para la construcción del algoritmo, se implementó un código en Python, aprovechando las capacidades del framework Sci-kit Learn. Se aplicaron técnicas de "problema inverso" y "ingeniería de características" para optimizar y focalizar el tratamiento de los datos. Los resultados se asociaron con factores de mayor impacto en el ciclo de consumo. La eficacia del algoritmo propuesto se evaluó utilizando métricas como el Error Absoluto Medio (MAE), el Error Cuadrático Medio (MSE) y la Raíz del Error Cuadrático Medio (RMSE). Las métricas indicaron una capacidad de predicción eficiente en el consumo de combustible para vuelos comerciales.