漢莎航空繼之前與Google合作，透過最佳化航班調度減少燃油使用，進一步降低成本支出和碳排之後，，透過預測機場跑道的風速，來提高航班準點率，不只降低營運損失，也能提升乘客服務。
風的大小和風向對機場運作有重大的影響，在瑞士有一種名為白斯風（BISE）的自然現象，這是一種又冷又乾的風，會從瑞士東北穿過瑞士高原吹向西南。白斯風會嚴重影響航班時刻表，迫使飛機改變跑道，而導致航班延誤甚至取消等連鎖反應。
這種狀況在蘇黎世機場特別嚴重，白斯風甚至可能降低機場30％的運量，不只對漢莎航空造成數百萬美元的收入損失，同時也會造成乘客不滿。因此漢莎航空希望可以透過提前預測白斯風，讓網路營運控制團隊，能夠以更佳的方式運用跑道和時間段來調度班機營運，最大程度減少對航班計畫的干擾。
漢莎航空想要知道透過深度學習預測白斯風，所進一步調整的航班，結果是否能夠超過內部原本的啟發式解決方案，並且衡量深度學習的易用性，以及在生產環境中的實用性。
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要預測白斯風並不是一件容易的事，深度學習模型需要用到大型資料集，因此漢莎航空和Google使用了Meteoswiss模擬資料，該資料集由過去5年瑞士多個氣象站氣象感測器的測量值組成，透過該資料集，漢莎航空便能以每10分鐘的解析度，獲得風向、速度、壓力、溫度和濕度等天氣資料，以及氣象站位置相關的海拔高度等資訊。
由於白斯風並非一個直接可用的變數，因此他們設計跑道周圍的順風速度作為代理目標變數，當此數值高於特定閾值，則代表跑道出現白斯風，這項專案建立在Google全託管機器學習平臺Vertex AI之上。實驗結果顯示新系統給出的預測，優於漢莎航空內部的啟發式演算法，而且隨著預測的時間加長，出現了明顯的效能差異，新系統能夠獲得更高的召回率（Recall）和精確度。
在預測未來2小時的白斯風，新的預測模型相較於漢莎航空內部的啟發式演算法，高了40％精確度，在6小時的預測效能差距更進一步擴大，也由於提前數小時的預測，能使漢莎航空更有餘裕防止航班延誤，因而提高該解決方案的實用性。
漢莎航空計畫將這個預測白斯風實驗性專案，整合到營運決策支援套件中並用於生產環境，供蘇黎世克洛滕機場的營運控制中心使用。
https://www.ithome.com.tw/news/153360
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