GoogleはCathay Pacificと協力し、乗務員が大気中に熱を閉じ込める可能性のある飛行機雲を回避できるよう支援する、人工知能ベースのシステムを試験している。この手法では、現在使用されている航空機や燃料を変更せず、長時間残存する飛行機雲が形成される可能性が高い、寒冷で湿度の高い地域を避けるため、航空機の高度を限定的に調整する。
Googleによると、初期段階では100便を超える対象便が設定され、そのうち80便以上が飛行機雲を回避するルートに従った。衛星画像の分析では、これらの飛行により雲の温暖化影響が約40％低減されたと推定された。同社は、この割合は推定値であり、今回の試験は手法の実用的な検証ではあるものの、あらゆる運航条件での効果を最終的に証明するものではないと説明している。
予測はどのようにコックピットに届くのか？
このシステムは、人工知能による予測、衛星画像、気象データを組み合わせ、飛行機雲が形成される可能性のある地域を事前に特定する。これらのデータに基づき、運航管理チームとパイロットは、承認された運航上の安全基準の範囲内で、高度をわずかに調整する計画を立てられる。
Cathay Pacificの試験では、変化する予測が機内インターネットサービスを通じて、また同社独自のElectronic Flight Folder (EFF)システムを通じてコックピットに送信される。Googleによると、これによりコックピットの標準的な業務手順を妨げることなく、通常の運航指標と並べて情報を表示できる。同社はまた、こうした調整が乗客や飛行の安全に影響を及ぼすことは想定されていないとしている。
アジア太平洋地域の路線で得られた初期結果
香港–シンガポール路線は、試験の対象となった路線の一つだった。この路線では、持続性のある飛行機雲の形成に適した条件に便が頻繁に遭遇するためである。試験の分析によると、この路線だけで行われた介入が、試験で算出された排出削減量全体の50％超に寄与した。
GoogleとCathay Pacificは現在、同社のアジア太平洋地域および太平洋横断ネットワークを通る、より多くの便を対象に第2段階を拡大している。また、飛行機雲の低減に関する研究の発展に注力する非営利イニシアチブであるContrails.orgとも協力している。
なぜこの試験が重要なのか？
Googleによると、飛行機雲は航空業界全体の気候への影響のおよそ3分の1を占める。そのため、飛行機雲の削減は、燃料消費の削減や航空機の置き換えとは異なる分野となる。この試験の意義は、この考えを研究モデルや米国および北大西洋での過去の試験から、アジア太平洋地域の広範な商業ネットワークへと移した点にある。同社はこの地域を、航空業界で最も成長の速い市場と表現している。
しかし、発表された結果は依然として、温暖化影響に関するGoogleの推定と、限られた便数、気象条件、路線に基づいている。拡大された段階では、この手法を異なる運航環境に適用できる範囲や、小規模な高度調整によって、飛行スケジュールや運航手順を複雑化させることなく、一貫した削減を実現できるかどうかが、より明確になるだろう。