Недавнее крупномасштабное испытание показало, что искусственный интеллект может эффективно снизить климатическое воздействие авиаперелётов, перенаправляя рейсы, чтобы избежать образования устойчивых конденсационных следов. Исследование, в котором участвовало более 2400 рейсов American Airlines между США и Европой с января по май 2025 года, показало общее снижение образования конденсационных следов на 11,6%, когда пилотам предоставлялись маршруты, оптимизированные ИИ. Для рейсов, которые действительно следовали предложенным ИИ маршрутам, сокращение видимых конденсационных следов достигло впечатляющих 62%.
Проблема с Конденсационными Следами
Конденсационные следы от самолётов – белые полосы, остающиеся за самолётами – это не просто безвредный водяной пар. Они удерживают тепло в атмосфере, и недавние исследования показывают, что они могут вносить вклад в потепление больше, чем выбросы углекислого газа от авиационных двигателей. Это происходит потому, что кристаллы льда в конденсационных следах легче образуются в определённых атмосферных условиях, которые можно предсказать с помощью подробных погодных моделей. Избегание этих «склонных к конденсационным следам» регионов является ключевым фактором снижения климатического следа авиации.
Как Проходило Испытание
Исследователи из Google под руководством Динеша Санекомму интегрировали свой инструмент прогнозирования конденсационных следов на основе ИИ в программное обеспечение для планирования полётов American Airlines. Рейсы, направляющиеся на восток (где конденсационные следы оказывают более выраженное потепляющее воздействие ночью), случайным образом назначались либо в контрольную группу (без предложения ИИ), либо в экспериментальную группу (доступен маршрут, оптимизированный ИИ).
В то время как диспетчеры в экспериментальной группе могли выбирать предложенный ИИ маршрут, только 112 из 1232 рейсов действительно это сделали из-за практических ограничений, таких как стоимость и безопасность. Тем не менее, даже при частичном внедрении общее воздействие было значительным.
Ключевые Выводы и Последствия
Анализ спутниковых снимков с помощью ИИ подтвердил сокращение видимости конденсационных следов. Рейсы, следующие по оптимизированным маршрутам, снизили свой потепляющий эффект на 13,7% во всей группе и на впечатляющие 69,3% для тех, кто фактически использовал предложенные ИИ маршруты. Важно отметить, что статистически значимых различий в потреблении топлива не было, что позволяет предположить, что можно избежать конденсационных следов без увеличения эксплуатационных расходов.
«Это подтвердило тезис о том, что если мы сможем безопасно интегрировать это в планирование полётов, это масштабируемый способ учитывать избежание конденсационных следов», – говорит Санекомму.
Перспективы на Будущее
Эксперты, такие как Эдвард Гриспеердт из Имперского колледжа Лондона, называют это «лучшим, что можно сделать» с текущими инструментами. Масштабирование до сокращения на 60% для всех рейсов может быть нереалистичным из-за логистической сложности, но даже сокращение конденсационных следов на 10% представляет собой существенный шаг к более устойчивой авиации.
Успех этого испытания демонстрирует, что оптимизация маршрутов на основе ИИ является жизнеспособной стратегией для смягчения климатического воздействия авиаперелётов. Дальнейшее совершенствование этих инструментов и более широкое внедрение в отрасли будут иметь решающее значение для реализации полного потенциала избежания конденсационных следов.
