Авиакомпания American Airlines совместно с Google и Breakthrough Energy провела испытание, в ходе которого искусственный интеллект использовался для прогнозирования погодных условий и рекомендации маршрутов, минимизирующих образование инверсионных следов. В ходе эксперимента были проанализированы тысячи трансатлантических рейсов. Пилоты получали рекомендации по изменению высоты полета на основе данных ИИ, что позволило сократить образование инверсионных следов на 54% для рейсов, где были применены эти корректировки.
Инверсионные следы, образующиеся в богатых льдом регионах верхних слоев атмосферы, оказывают значительное влияние на глобальное потепление, задерживая тепло в атмосфере. Технология, разработанная Google Research, использует спутниковые снимки и данные прогнозов погоды для идентификации зон, где высока вероятность образования следов, и предлагает альтернативные маршруты. Этот подход демонстрирует потенциал искусственного интеллекта в снижении климатического воздействия авиации без существенного увеличения расхода топлива.
Проведенное испытание подтвердило эффективность использования искусственного интеллекта для оптимизации маршрутов полета с целью сокращения инверсионных следов. Результаты показывают, что даже незначительные корректировки траектории на основе прогнозов погоды могут существенно снизить воздействие авиации на климат, открывая путь для масштабирования данной технологии в авиационной отрасли.
Испытание, включавшее тысячи рейсов между США и Европой, показало, что самолеты оставляют меньше инверсионных следов, если следуют по траекториям полета, рекомендованным искусственным интеллектом, чтобы уменьшить их воздействие на глобальное потепление.
Считается, что полосы конденсации, вызванные частицами сажи, образующимися при работе авиационных двигателей, вызывают большее потепление, чем углекислый газ, выбрасываемый самолетами. Исследования также показали, что некоторые богатые льдом регионы верхних слоев атмосферы с большей вероятностью образуют инверсионные следы, когда через них проходит самолет, и что ИИ может предсказать, где эти регионы будут находиться, используя подробные прогнозы погоды.>
Были проведены небольшие испытания, показавшие, что самолеты, проходящие через эти регионы, будут оставлять меньше инверсионных следов, но эту практику еще предстоит применить к коммерческим рейсам в больших масштабах.
Теперь Динеш Санекомму из Google и его коллеги использовали инструмент прогнозирования инверсионных следов с помощью искусственного интеллекта, чтобы давать рекомендации по маршруту в ходе рандомизированного контрольного исследования более чем 2400 реальных рейсов American Airlines.
Испытание включало полеты на восток из США в Европу и продолжалось около 17 недель, с января по май 2025 года. Направление было только в одну сторону, поскольку эти полеты будут осуществляться ночью, когда было обнаружено, что инверсионные следы оказывают более явное потепление. В течение дня следы могут иметь охлаждающий эффект, поскольку отражают солнечный свет обратно в космос.
Каждый маршрут полета между двумя городами был случайным образом отнесен к одной из двух групп. Для первой группы диспетчеры воздушного движения имели возможность в своем программном обеспечении для планирования полетов выбрать оптимизированный с помощью искусственного интеллекта маршрут с низким уровнем следов, но для второй альтернативы не было предложено.
Хотя диспетчеры первой группы всегда имели возможность выбрать маршрут с низким уровнем инверсионных следов, только 112 из 1232 рейсов в этой группе фактически выбрали альтернативный маршрут из-за эксплуатационных соображений, таких как стоимость или безопасность, говорит Санекомму.
Согласно анализу спутниковых изображений траекторий полета с помощью искусственного интеллекта, количество видимых инверсионных следов было на 62 % меньше для рейсов, следовавших по оптимизированному для них маршруту, предложенному диспетчерам воздушного движения. Когда были включены все рейсы, у которых была возможность выбрать маршрут, оптимизированный для инверсионных следов, эффективное общее снижение образования инверсионных следов составило 11,6 процента по сравнению с контрольной группой.
«Это подтвердило тезис о том, что если мы сможем выяснить, как безопасно и правильно интегрироваться в процесс планирования полета, то это будет масштабируемый маршрут, позволяющий учитывать возможность предотвращения инверсионных следов во многих полетах», — говорит Санекомму.
По оценкам команды, полеты’ Эффект потепления снизился на 13,7% во всей группе при использовании предложенного маршрута и на 69,3% при полетах по оптимизированному маршруту. Статистически значимой разницы в расходе топлива между группами не было.
«Вероятно, это лучшее, что вы можете сделать, по крайней мере, с теми инструментами, которые у нас есть на данный момент», — говорит Эдвард Гриспеердт из Имперского колледжа Лондона. «Это действительно указывает на то, что это возможно. 62-процентное сокращение количества инверсионных следов, наблюдаемых со спутников, которые они видят, вряд ли произошло случайно».
Однако неясно, насколько можно улучшить показатель в 11,6% в реальных операциях из-за сложности планирования полетов, говорит Гриспеердт. «Вы не можете просто масштабировать это до 60-процентного сокращения инверсионных следов от каждого полета повсюду, но даже 10-процентное сокращение инверсионных следов все равно является существенным эффектом».