JAL वर्कफ़्लो: फुजित्सु और हेडवाटर्स का AI नवाचार

फुजित्सु लिमिटेड और हेडवाटर्स कं., लिमिटेड, एक अग्रणी AI समाधान प्रदाता, ने जापान एयरलाइंस कं., लिमिटेड (JAL) के केबिन क्रू के लिए हैंडओवर रिपोर्ट बनाने के लिए जेनरेटिव AI का उपयोग करके फील्ड ट्रायल सफलतापूर्वक पूरा कर लिया है। ये ट्रायल, जो 27 जनवरी से 26 मार्च, 2025 तक चले, ने स्पष्ट रूप से पर्याप्त समय की बचत और बढ़ी हुई दक्षता की क्षमता का प्रदर्शन किया है।

हैंडओवर रिपोर्ट की चुनौती

JAL के केबिन क्रू सदस्य परंपरागत रूप से व्यापक हैंडओवर रिपोर्ट संकलित करने के लिए महत्वपूर्ण समय और प्रयास समर्पित करते हैं। ये रिपोर्ट क्रमिक केबिन क्रू और ग्राउंड स्टाफ के बीच सूचना हस्तांतरण के लिए एक महत्वपूर्ण माध्यम के रूप में काम करती हैं, जिससे एक निर्बाध परिचालन प्रवाह सुनिश्चित होता है। इस प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करने के अवसर को पहचानते हुए, फुजित्सु और हेडवाटर्स ने जेनरेटिव AI की शक्ति का लाभ उठाने के लिए एक संयुक्त प्रयास शुरू किया।

एक नवीन समाधान: ऑफलाइन जेनरेटिव AI

निरंतर क्लाउड कनेक्टिविटी पर निर्भर रहने की सीमाओं को दूर करने के लिए, फुजित्सु और हेडवाटर्स ने माइक्रोसॉफ्ट के Phi-4 को चुना, जो एक कॉम्पैक्ट लैंग्वेज मॉडल (SLM) है जिसे ऑफ़लाइन वातावरण के लिए सावधानीपूर्वक अनुकूलित किया गया है। इस रणनीतिक विकल्प ने टैबलेट उपकरणों पर सुलभ चैट-आधारित प्रणाली के विकास को सक्षम किया, जिससे उड़ान के दौरान और बाद में कुशल रिपोर्ट निर्माण की सुविधा मिली।

ट्रायल ने सम्मोहक प्रमाण दिए हैं कि यह अभिनव समाधान केबिन क्रू को उच्च-गुणवत्ता वाली रिपोर्ट तैयार करने के लिए सशक्त बनाता है, जबकि रिपोर्ट निर्माण में निवेश किए गए समय को काफी कम करता है। यह JAL के केबिन क्रू के लिए बढ़ी हुई दक्षता में तब्दील हो जाता है, अंततः यात्रियों के लिए बेहतर सेवा वितरण में योगदान देता है।

भूमिकाएँ और उत्तरदायित्व

इस सहयोगात्मक पहल की सफलता प्रत्येक भागीदार की विशिष्ट विशेषज्ञता और योगदान पर निर्भर थी:

• फुजित्सु: कंपनी ने केबिन क्रू कार्यों की विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए Microsoft Phi-4 को तैयार करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई। अपने फुजित्सु कोज़ुची AI सेवा का लाभ उठाते हुए, फुजित्सु ने JAL के ऐतिहासिक रिपोर्ट डेटा का उपयोग करके भाषा मॉडल को सावधानीपूर्वक ठीक किया, जिससे इष्टतम प्रदर्शन और प्रासंगिकता सुनिश्चित हुई।

• हेडवाटर्स: हेडवाटर्स ने Phi-4 द्वारा संचालित एक व्यवसाय-विशिष्ट जेनरेटिव AI एप्लिकेशन के विकास का नेतृत्व किया। क्वांटीकरण तकनीक का उपयोग करके, हेडवाटर्स ने ऑफ़लाइन वातावरण में भी टैबलेट उपकरणों पर निर्बाध रिपोर्ट निर्माण को सक्षम किया। इसके अलावा, उनके AI सलाहकारों ने AI कार्यान्वयन, परीक्षण कार्यान्वयन और मूल्यांकन के लिए वर्कफ़्लो विश्लेषण और चुस्त विकास प्रगति प्रबंधन को शामिल करते हुए पूरी परियोजना के दौरान अमूल्य समर्थन प्रदान किया। कंपनी के AI इंजीनियरों ने फुजित्सु कोज़ुची के लिए एक ठीक-ट्यूनिंग वातावरण भी बनाया और ग्राहक के अद्वितीय उपयोग वातावरण के अनुरूप अनुकूलन के लिए तकनीकी सहायता प्रदान की।

उद्योग अंतर्दृष्टि

शिनीची मियाटा, हेड ऑफ़ क्रॉस-इंडस्ट्री सॉल्यूशंस बिजनेस यूनिट, ग्लोबल सॉल्यूशंस बिजनेस ग्रुप, फुजित्सु लिमिटेड ने इस उपलब्धि के महत्व पर जोर देते हुए कहा, ‘हमें जापान एयरलाइंस के केबिन संचालन में जेनरेटिव AI उपयोग के इस उदाहरण की घोषणा करते हुए खुशी हो रही है। यह संयुक्त प्रमाण-अवधारणा ऑफ़लाइन वातावरण में जेनरेटिव AI की उन्नति में योगदान करती है और विभिन्न उद्योगों और भूमिकाओं में संचालन को बदलने की क्षमता रखती है जहां नेटवर्क एक्सेस सीमित है। इस सार्थक सहयोग की सफलता हेडवाटर्स की असाधारण प्रस्ताव क्षमताओं के साथ फुजित्सु की तकनीकी विशेषज्ञता का परिणाम है। आगे बढ़ते हुए, हम अपने ग्राहकों के व्यवसाय विस्तार का समर्थन करने और सामाजिक चुनौतियों का समाधान करने के लिए अपनी साझेदारी को मजबूत करने के लिए प्रतिबद्ध हैं।’

भविष्य का प्रक्षेपवक्र

फील्ड ट्रायल के आशाजनक परिणामों पर निर्माण करते हुए, फुजित्सु और हेडवाटर्स JAL के लिए उत्पादन परिनियोजन का मार्ग प्रशस्त करने के लिए आगे परीक्षण करने के लिए प्रतिबद्ध हैं। उनका अंतिम लक्ष्य समाधान को JAL के मौजूदा जेनरेटिव AI प्लेटफॉर्म में निर्बाध रूप से एकीकृत करना है।

इसके अलावा, फुजित्सु विशेष रूप से फुजित्सु कोज़ुची के भीतर विभिन्न प्रकार के कार्यों के अनुरूप SLM को शामिल करने की कल्पना करता है, जिससे AI सेवा की बहुमुखी प्रतिभा और प्रयोज्यता और बढ़ जाती है।

एक साथ, फुजित्सु और हेडवाटर्स AI के रणनीतिक अनुप्रयोग के माध्यम से JAL के परिचालन परिवर्तन का समर्थन करना जारी रखेंगे, महत्वपूर्ण चुनौतियों का समाधान करेंगे, ग्राहक सेवा को बढ़ाएंगे और उद्योग-व्यापी मुद्दों से निपटेंगे।

गहराई से जानकारी: AI कार्यान्वयन की बारीकियों का अनावरण

JAL की परिचालन दक्षता को AI के माध्यम से बढ़ाने के लिए फुजित्सु और हेडवाटर्स के बीच सहयोग एक सम्मोहक केस स्टडी प्रदान करता है कि कैसे अत्याधुनिक तकनीक का उपयोग वास्तविक दुनिया की चुनौतियों का समाधान करने के लिए किया जा सकता है। आइए उन प्रमुख तत्वों का विच्छेद करें जिन्होंने इस परियोजना की सफलता को रेखांकित किया और विमानन उद्योग और उससे आगे के लिए व्यापक निहितार्थों का पता लगाएं।

1. स्मॉल लैंग्वेज मॉडल (SLM) का रणनीतिक विकल्प

एक बड़े भाषा मॉडल (LLM) के बजाय Microsoft के Phi-4, एक स्मॉल लैंग्वेज मॉडल (SLM) को नियोजित करने का निर्णय एक रणनीतिक मास्टरस्ट्रोक था। LLM, प्रभावशाली क्षमताओं का दावा करते हुए, आमतौर पर पर्याप्त कम्प्यूटेशनल संसाधनों और क्लाउड सर्वर से निरंतर कनेक्टिविटी की आवश्यकता होती है। यह उन वातावरणों में एक महत्वपूर्ण चुनौती प्रस्तुत करता है जहां नेटवर्क एक्सेस अविश्वसनीय या गैर-मौजूद है, जैसे कि उड़ान के दौरान।

SLM, दूसरी ओर, सीमित प्रसंस्करण शक्ति और भंडारण क्षमता वाले उपकरणों पर कुशलतापूर्वक संचालित करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। Phi-4, विशेष रूप से, ऑफ़लाइन वातावरण के लिए सावधानीपूर्वक अनुकूलित किया गया है, जिससे यह JAL परियोजना के लिए एक आदर्श विकल्प बन गया है। यह दृष्टिकोण न केवल यह सुनिश्चित करता है कि केबिन क्रू नेटवर्क उपलब्धता की परवाह किए बिना AI-संचालित रिपोर्ट जनरेशन सिस्टम तक पहुंच सकते हैं, बल्कि महंगे क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर पर निर्भरता भी कम करता है।

2. डोमेन विशिष्टता के लिए फाइन-ट्यूनिंग

जबकि SLM ऑफ़लाइन संचालन का लाभ प्रदान करते हैं, उनमें अक्सर अपने बड़े समकक्षों के ज्ञान और प्रासंगिक समझ की चौड़ाई का अभाव होता है। इस सीमा को दूर करने के लिए, फुजित्सु ने JAL के ऐतिहासिक रिपोर्ट डेटा का उपयोग करके Phi-4 को ठीक करने के लिए अपनी Kozuchi AI सेवा को नियोजित किया।

फाइन-ट्यूनिंग में एक विशिष्ट कार्य पर या किसी विशिष्ट डोमेन के भीतर इसके प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए एक विशिष्ट डेटासेट पर एक पूर्व-प्रशिक्षित भाषा मॉडल को प्रशिक्षित करना शामिल है। इस मामले में, Phi-4 को JAL की पिछली रिपोर्टों के धन से अवगत कराकर, फुजित्सु ने मॉडल को केबिन क्रू रिपोर्टिंग की बारीकियों को सीखने में सक्षम किया, जिसमें विशिष्ट शब्दावली, फ़ॉर्मेटिंग सम्मेलनों और उड़ानों के दौरान आने वाली सामान्य समस्याओं को शामिल किया गया।

इस डोमेन-विशिष्ट फाइन-ट्यूनिंग ने AI-जनरेटेड रिपोर्ट की सटीकता और प्रासंगिकता को काफी बढ़ाया, यह सुनिश्चित करते हुए कि वे JAL की परिचालन प्रक्रियाओं की सख्त आवश्यकताओं को पूरा करते हैं।

3. बेहतर दक्षता के लिए क्वांटिज़ेशन तकनीक

परियोजना में हेडवाटर्स का योगदान चैट-आधारित एप्लिकेशन के विकास से परे था। कंपनी ने टैबलेट उपकरणों पर Phi-4 के प्रदर्शन को और बेहतर बनाने के लिए क्वांटिज़ेशन तकनीक को भी नियोजित किया।

क्वांटिज़ेशन एक ऐसी तकनीक है जो कम बिट्स का उपयोग करके इसके मापदंडों का प्रतिनिधित्व करके एक तंत्रिका नेटवर्क के मेमोरी फुटप्रिंट और कम्प्यूटेशनल आवश्यकताओं को कम करती है। उदाहरण के लिए, 32-बिट फ़्लोटिंग-पॉइंट नंबरों का उपयोग करने के बजाय, मॉडल के मापदंडों को 8-बिट पूर्णांकों का उपयोग करके दर्शाया जा सकता है।

परिशुद्धता में यह कमी सटीकता में थोड़ी कीमत पर आती है, लेकिन बेहतर गति और कम मेमोरी खपत के संदर्भ में व्यापार-बंद अक्सर इसके लायक होता है। Phi-4 को क्वांटिज़ करके, हेडवाटर्स ने यह सुनिश्चित किया कि AI मॉडल टैबलेट उपकरणों के सीमित संसाधनों पर सुचारू रूप से और कुशलता से चल सके, जिससे केबिन क्रू के लिए एक सहज उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान किया जा सके।

4. चुस्त विकास और सहयोगात्मक विशेषज्ञता

JAL परियोजना की सफलता हेडवाटर्स द्वारा नियोजित चुस्त विकास पद्धति और फुजित्सु-हेडवाटर्स साझेदारी की सहयोगात्मक भावना के लिए भी जिम्मेदार थी।

चुस्त विकास पुनरावृत्त विकास, लगातार प्रतिक्रिया और हितधारकों के बीच घनिष्ठ सहयोग पर जोर देता है। इस दृष्टिकोण ने परियोजना टीम को आवश्यकताओं को बदलने के लिए जल्दी से अनुकूलित करने और अप्रत्याशित चुनौतियों का समाधान करने की अनुमति दी।

फुजित्सु और हेडवाटर्स की पूरक विशेषज्ञता भी परियोजना की सफलता के लिए महत्वपूर्ण थी। फुजित्सु ने AI तकनीक और अपनी Kozuchi AI सेवा की अपनी गहरी समझ लाई, जबकि हेडवाटर्स ने AI एप्लिकेशन डेवलपमेंट, वर्कफ़्लो विश्लेषण और चुस्त परियोजना प्रबंधन में अपनी विशेषज्ञता का योगदान दिया। कौशल और ज्ञान के इस तालमेल ने टीम को वास्तव में अभिनव और प्रभावी समाधान विकसित करने में सक्षम बनाया।

विमानन उद्योग के लिए व्यापक निहितार्थ

JAL परियोजना विमानन उद्योग में AI के भविष्य की एक झलक प्रदान करती है। रिपोर्ट जनरेशन जैसे नियमित कार्यों को स्वचालित करके, AI केबिन क्रू को अधिक महत्वपूर्ण जिम्मेदारियों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए मुक्त कर सकता है, जैसे यात्री सुरक्षा और ग्राहक सेवा।

इसके अलावा, AI का उपयोग विभिन्न अन्य क्षेत्रों में परिचालन दक्षता में सुधार के लिए किया जा सकता है, जिनमें शामिल हैं:

• भविष्य कहनेवाला रखरखाव: AI विमानों से सेंसर डेटा का विश्लेषण करके यह अनुमान लगा सकता है कि रखरखाव कब आवश्यक है, जिससे डाउनटाइम कम हो जाता है और सुरक्षा में सुधार होता है।
• मार्ग अनुकूलन: AI मौसम के पैटर्न, यातायात की स्थिति और अन्य कारकों का विश्लेषण करके उड़ान मार्गों को अनुकूलित कर सकता है, जिससे ईंधन की बचत होती है और यात्रा का समय कम हो जाता है।
• ग्राहक सेवा: AI-संचालित चैटबॉट यात्रियों को तत्काल सहायता प्रदान कर सकते हैं, सवालों के जवाब दे सकते हैं, मुद्दों को हल कर सकते हैं और व्यक्तिगत सिफारिशें प्रदान कर सकते हैं।

जैसे-जैसे AI तकनीक का विकास जारी है, विमानन उद्योग को बदलने की इसकी क्षमता बहुत अधिक है। JAL परियोजना एक मूल्यवान उदाहरण के रूप में कार्य करती है कि AI का उपयोग दक्षता में सुधार, सुरक्षा बढ़ाने और यात्री अनुभव को बढ़ाने के लिए कैसे किया जा सकता है।

विमानन से परे: ऑफ़लाइन AI की बहुमुखी प्रतिभा

JAL के लिए फुजित्सु-हेडवाटर्स परियोजना विभिन्न उद्योगों और क्षेत्रों में ऑफ़लाइन AI समाधानों की व्यापक प्रयोज्यता को रेखांकित करती है। सीमित या बिना नेटवर्क कनेक्टिविटी वाले वातावरण में AI मॉडल को तैनात करने की क्षमता उन संगठनों के लिए संभावनाओं की एक दुनिया खोलती है जो दूरस्थ या चुनौतीपूर्ण सेटिंग्स में AI की शक्ति का लाभ उठाना चाहते हैं।

1. दूरदराज के क्षेत्रों में स्वास्थ्य सेवा

ग्रामीण या वंचित समुदायों में, स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं को अक्सर विश्वसनीय इंटरनेट कनेक्टिविटी तक सीमित पहुंच से संबंधित चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। ऑफ़लाइन AI समाधान इन प्रदाताओं को स्थिर इंटरनेट कनेक्शन के अभाव में भी नैदानिक उपकरणों, उपचार सिफारिशों और रोगी निगरानी क्षमताओं के साथ सशक्त बना सकते हैं।

उदाहरण के लिए, AI-संचालित छवि पहचान एल्गोरिदम को पोर्टेबल उपकरणों पर तैनात किया जा सकता है ताकि स्वास्थ्य सेवा कार्यकर्ताओं को चिकित्सा छवियों, जैसे एक्स-रे या सीटी स्कैन से बीमारियों की पहचान करने में सहायता मिल सके। इसी तरह, AI-संचालित निर्णय समर्थन प्रणाली रोगी के लक्षणों और चिकित्सा इतिहास के आधार पर उपचार प्रोटोकॉल पर मार्गदर्शन प्रदान कर सकती है, यहां तक कि उन क्षेत्रों में भी जहां विशेषज्ञ विशेषज्ञता तक पहुंच सीमित है।

2. विकासशील देशों में कृषि

विकासशील देशों के किसानों के पास अक्सर नवीनतम कृषि सूचना और प्रौद्योगिकियों तक पहुंच का अभाव होता है। ऑफ़लाइन AI समाधान किसानों को इंटरनेट एक्सेस के बिना भी फसल चयन, सिंचाई तकनीकों और कीट नियंत्रण रणनीतियों पर व्यक्तिगत सिफारिशें प्रदान करके इस अंतर को पाट सकते हैं।

AI-संचालित छवि विश्लेषण उपकरण का उपयोग फसल स्वास्थ्य का आकलन करने, पौधों की बीमारियों की पहचान करने और कीट संक्रमण का पता लगाने के लिए किया जा सकता है, जिससे किसानों को अपनी उपज की रक्षा के लिए समय पर कार्रवाई करने में सक्षम बनाया जा सकता है। इसके अलावा, AI-संचालित मौसम पूर्वानुमान मॉडल किसानों को सटीक और स्थानीय मौसम की भविष्यवाणियां प्रदान कर सकते हैं, जिससे उन्हें बुवाई, कटाई और सिंचाई के बारे में सूचित निर्णय लेने में मदद मिलती है।

3. आपदा राहत और आपातकालीन प्रतिक्रिया

प्राकृतिक आपदाओं, जैसे भूकंप, बाढ़ या तूफान के बाद, संचार अवसंरचना अक्सर बाधित हो जाती है, जिससे बचाव कार्यकर्ताओं के लिए अपने प्रयासों का समन्वय करना और जरूरतमंदों को सहायता प्रदान करना मुश्किल हो जाता है। ऑफ़लाइन AI समाधान इन स्थितियों में महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकते हैं, जिससे बचाव कार्यकर्ताओं को स्थितिजन्य जागरूकता, क्षति आकलन और संसाधन आवंटन के लिए उपकरण प्रदान किए जा सकते हैं।

AI-संचालित छवि पहचान एल्गोरिदम का उपयोग क्षति की सीमा का आकलन करने और उन क्षेत्रों की पहचान करने के लिए उपग्रह इमेजरी या ड्रोन फुटेज का विश्लेषण करने के लिए किया जा सकता है जहां सहायता की सबसे अधिक आवश्यकता है। इसी तरह, AI-संचालित संचार प्लेटफॉर्म बचाव कार्यकर्ताओं को एक दूसरे के साथ और प्रभावित समुदायों के साथ संवाद करने में सक्षम बना सकते हैं, यहां तक कि सेलुलर या इंटरनेट कनेक्टिविटी के अभाव में भी।

4. विनिर्माण और औद्योगिक स्वचालन

विनिर्माण संयंत्रों और औद्योगिक सुविधाओं में, विश्वसनीय इंटरनेट कनेक्टिविटी की हमेशा गारंटी नहीं होती है, खासकर दूरदराज के क्षेत्रों में या विद्युत चुम्बकीय हस्तक्षेप वाले वातावरण में। ऑफ़लाइन AI समाधान निर्माताओं को स्थिर इंटरनेट कनेक्शन के बिना भी विभिन्न प्रक्रियाओं को स्वचालित करने में सक्षम बना सकते हैं, जैसे गुणवत्ता नियंत्रण, भविष्य कहनेवाला रखरखाव और इन्वेंट्री प्रबंधन।

AI-संचालित विज़न सिस्टम का उपयोग दोषों के लिए उत्पादों का निरीक्षण करने के लिए किया जा सकता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि केवल उच्च गुणवत्ता वाली वस्तुओं को ग्राहकों को भेजा जाता है। इसी तरह, AI-संचालित भविष्य कहनेवाला रखरखाव मॉडल उपकरणों से सेंसर डेटा का विश्लेषण करके यह अनुमान लगा सकते हैं कि रखरखाव कब आवश्यक है, जिससे डाउनटाइम कम हो जाता है और उत्पादकता में सुधार होता है।

JAL के लिए फुजित्सु-हेडवाटर्स परियोजना ऑफ़लाइन AI समाधानों की शक्ति और बहुमुखी प्रतिभा का एक सम्मोहक प्रदर्शन है। जैसे-जैसे AI तकनीक का विकास जारी है, हम विभिन्न प्रकार के उद्योगों और क्षेत्रों में ऑफ़लाइन AI के और भी अधिक अभिनव अनुप्रयोगों को देखने की उम्मीद कर सकते हैं, जो संगठनों को वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने और इंटरनेट कनेक्टिविटी तक उनकी पहुंच की परवाह किए बिना लोगों के जीवन को बेहतर बनाने के लिए सशक्त बनाते हैं।