Боинг 787-9 Dreamliner, летевший из международного аэропорта Ньюарк Либерти (EWR) в аэропорт Леонардо да Винчи-Фьюмичино (FCO), требует примерно 68 000 долларов авиационного топлива для 8,5-часового полета. Корректировка маршрутов полета с учетом условий ветра может снизить расход топлива и сэкономить тысячи долларов. Хотя компании вроде Jeppesen предлагают коммерческие решения, Scikit-decide предоставляет альтернативу с открытым исходным кодом, разработанную в течение шести лет. Эта платформа для обучения с подкреплением, автоматизированного планирования и расписания оптимизирует маршруты полетов, графики работы персонала авиакомпаний и траектории роев дронов. Она интегрируется с OpenAP — моделью производительности самолетов, созданной Джунци Сан (Dr. Junzi Sun), tenure-track ассистент-профессором в TU Delft в Нидерландах со степенью PhD в управлении воздушным движением. Автор демонстрирует систему, используя модель Airbus A320 на высокопроизводительной рабочей станции с процессором AMD Ryzen 9 9950X тактовой частотой 5,7 ГГц, 96 ГБ оперативной памяти DDR5 и Ubuntu 24 LTS через WSL в Windows 11 Pro. В руководстве подробно описано установка Python 3.12, Scikit-decide, OpenAP, OpenTop, DuckDB с пространственными расширениями и QGIS 4.2.1 для визуализации карт, демонстрируя полный набор инструментов с открытым исходным кодом для оптимизации траекторий.