Загрязнение воздуха снижается с помощью ИИ: эксперименты Google и American Airlines

Следы, оставленные самолетами в небе, вызывают от 1 до 2% глобального потепления, вызванного деятельностью человека: использование ИИ могло бы их избежать

Искусственный интеллект для уменьшения загрязнения воздуха. Google и American Airlines тестируют результаты пилотного проекта, в котором используется искусственный интеллект для смягчения воздействия полетов на климат. Эксперименты были направлены на предотвращение инверсионных следов — тех тонких белых следов, которые самолеты оставляют в небе и которые в значительной степени способствуют глобальному потеплению.

Загрязнение воздуха, скрытый вес инверсионных следов

По данным Contrails.org, некоммерческой исследовательской организации, инверсионные следы ответственны за от 1 до 2 процентов глобального потепления, вызванного деятельностью человека. Когда самолеты пролетают через области холодной и влажной атмосферы, частицы сажи, выбрасываемые двигателями, действуют как ядра конденсации водяного пара, образуя кристаллы льда. Эти кристаллы создают облака, которые удерживают тепло, способствуя парниковому эффекту.

Хотя переход на более чистые виды топлива, такие как SAF, представляет собой долгосрочное решение по сокращению выбросов, это по-прежнему очень дорогой вариант. Напротив, небольшая модификация маршрута полета во избежание зон, склонных к образованию инверсионных следов, была бы более экономичным и сразу масштабируемым решением.

ИИ на службе небес

Google разработал инструмент прогнозирования, который определяет области, где могут образоваться инверсионные следы, если над ними пролетит самолет. Эти прогнозы были интегрированы в систему планирования полетов American Airlines Flightkeys на экспериментальной основе. Это позволяет пилотам и планировщикам полетов определять альтернативные маршруты или изменения высоты, позволяющие избежать этих критических зон.

В испытании участвовало 2400 рейсов American Airlines между США и Европой с января по май 2025 года. Половина рейсов имела доступ к прогнозам, чтобы избежать инверсионных следов, а другая половина составляла контрольную группу.

Результаты, опубликованные в корпоративном блоге Google, являются многообещающими: 112 рейсов, принявших изменения в маршруте, образовали на 62% меньше инверсионных следов, чем контрольная группа. По оценкам исследователей, это снизило парниковый эффект, связанный с этими полетами, примерно на 69%.

Загрязнение воздуха, ИИ обещает менее загрязненное будущее

Еще одним интересным аспектом, выявленным в ходе испытаний, является существенная неизменность расхода топлива между двумя группами, что опровергает опасения, что изменение маршрута может значительно увеличить затраты. На историческом этапе, когда авиакомпании изо всех сил пытаются оптимизировать традиционные маршруты из-за продолжающихся конфликтов, реализация различных планов планирования является сложной задачей; Тем не менее, American Airlines намерена продолжить сотрудничество для проведения дальнейших исследований.

Со стороны Google в ближайшие месяцы ожидается более масштабное тестирование и сотрудничество с другими поставщиками программного обеспечения для планирования полетов для интеграции прогнозов в их продукты. «Мы знаем, что авиация является одной из самых сложных отраслей для декарбонизации.— сказал Динеш Санекомму, руководитель отдела Google по инверсионным следам. — ЛЕсть надежда, что как с помощью этих прогнозов на основе ИИ, так и с помощью этих совместных научных демонстраций мы сможем собрать данные и доказательства, которые помогут нам принимать правильные решения в долгосрочной перспективе.«.