Onderzoeksproject
SAPPAO - Optimizing the flight times of airplanes using data science
Met het SAPPAO-project willen we de voorspelling van geplande vluchten nauwkeuriger en betrouwbaarder maken. De volledige naam van het project is ‘A Systems Approach towards Data Mining and Prediction in Airlines Operations’.
- Looptijd
- 2016 - 2020
- Contact
- Matthijs van Leeuwen
- Financiering
- NWO
- Partners
Gemiddeld heeft elk vliegtuig 45 minuten vertraging, doordat het verloop van (andere) vluchten moeilijk te voorspellen is. Die slechte voorspelbaarheid wordt veroorzaakt door variaties in het weer, ophoping van vliegtuigen en andere factoren. Het resultaat is dat duizenden vliegtuigen dagelijks langer dan strikt noodzakelijk in de lucht blijven.
Nauwkeurigheid en betrouwbaarheid optimaliseren
We analyseren historische vluchtgegevens en de incidenten die het vliegnetwerk verstoorden. Daarmee zal SAPPAO de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van vluchttijden optimaliseren. Het zal leiden tot significante besparingen door het beter gebruiken van vliegtuigen, verlaagd brandstofverbruik, CO2-emissie en geluid en beter gebruik van tijd van passagiers, vliegtuigen en transporteurs.
Nederlands-Indiase samenwerking
SAPPAO is een Nederlands-Indiase samenwerking tussen het Leiden Institute of Advanced Computer Science (LIACS), IIT Roorkee en GE Aviation in Bangalore. De focus ligt op de ontwikkeling van voorspellende algoritmen en tools voor het managen, minen, leren en optimaliseren van vluchtgegevens. Daarmee stellen we de vliegmaatschappijen in staat om 4 uur vóór een vlucht maatregelen te nemen. Het project is een samenwerking met prof. Dhish Saxena en promovendi Sarang Kapoor en Divyam Aggarwal van IIT Roorkee.
Beeld: Luchthaven Heathrow, Londen, 2008. De locaties waar oponthoud van vliegtuigen plaatsvond, zijn duidelijk zichtbaar op een kaart met dagelijkse westelijke vluchten. De verblijfgebieden zijn duidelijk zichtbaar. (Bron: Heathrow Airport: Environmental Noise Directive Noise Action Plan 2010-2015.)