В рамках испытаний, проведенных на тысячах рейсов между США и Европой, авиакомпания American Airlines использовала систему искусственного интеллекта для планирования маршрутов. Целью было снижение образования инверсионных следов, которые вносят значительный вклад в глобальное потепление.
Искусственный интеллект анализировал детальные прогнозы погоды для выявления регионов в верхних слоях атмосферы, где с высокой вероятностью образуются инверсионные следы. На основе этих данных система предлагала альтернативные траектории полета. Результаты показали, что следование рекомендациям ИИ позволяет существенно сократить количество образуемых конденсационных полос.
Этот подход демонстрирует практический потенциал технологий искусственного интеллекта для снижения экологического следа авиации. Внедрение подобных систем в операционную деятельность может стать важным шагом на пути к более устойчивой авиатранспортной отрасли.
Испытания подтвердили эффективность искусственного интеллекта в прогнозировании условий для образования инверсионных следов и оптимизации маршрутов. Данная технология предлагает практическое решение для снижения климатического воздействия авиации без кардинального изменения существующих операционных процессов.
Искусственный интеллект, прогнозирующий погоду, применялся для рекомендации маршрутов рейсов American Airlines между США и Европой с целью минимизации образования инверсионных следов, способствующих глобальному потеплению.
Испытание, охватившее тысячи рейсов между США и Европой, продемонстрировало, что самолеты оставляют меньше инверсионных следов при следовании по траекториям полета, предложенным искусственным интеллектом для снижения их воздействия на климат.
Считается, что полосы конденсации, формирующиеся из-за частиц сажи в выхлопе 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 при пролете через них самолета. Искусственный интеллект способен прогнозировать расположение этих регионов, используя детализированные метеорологические данные./p>
Были проведены небольшие испытания, показавшие, что самолеты, облетающие эти регионы, будут оставлять меньше инверсионных следов, но эту практику еще предстоит применить к коммерческим полетам 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 в первой группе всегда имели возможность выбрать маршрут с низким уровнем 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 следов было на 62 процента меньше для рейсов, которые следовали 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.
«Возможно, 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».
Статья изменена 20 марта 2026 г.
Мы обновили эту статью, чтобы более точно описать изменения в траекториях полета.