Un Boeing 787-9 Dreamliner que vuela desde el Aeropuerto Internacional Newark Liberty (EWR) hasta el Aeropuerto Leonardo da Vinci-Fiumicino (FCO) requiere aproximadamente $68,000 en combustible de avión para el viaje de 8.5 horas. Ajustar las rutas de vuelo según las condiciones del viento puede reducir el consumo y ahorrar miles de dólares. Mientras empresas como Jeppesen ofrecen soluciones comerciales, Scikit-decide proporciona una alternativa de código abierto desarrollada durante seis años.

Este marco para aprendizaje por refuerzo, planificación automatizada y programación optimiza rutas de vuelo, horarios de personal de aerolíneas y trayectorias de enjambres de drones. Se integra con OpenAP, un modelo de rendimiento de aeronaves desarrollado por Dr. Junzi Sun, profesor asistente titular en TU Delft en los Países Bajos con un doctorado en gestión de tráfico aéreo. El autor demuestra el sistema utilizando un modelo Airbus A320 en una estación de trabajo de alto rendimiento con una CPU AMD Ryzen 9 9950X de 5.7 GHz, 96 GB de RAM DDR5 y Ubuntu 24 LTS a través de WSL en Windows 11 Pro.

El tutorial detalla la instalación de Python 3.12, Scikit-decide, OpenAP, OpenTop, DuckDB con extensiones espaciales y QGIS 4.2.1 para renderizar mapas, mostrando un kit de herramientas de código abierto completo para la optimización de trayectorias.