Google은 Cathay Pacific과 협력해 대기 중 열을 가둘 수 있는 항공운을 피하도록 비행 승무원을 돕는 인공지능 기반 시스템을 시험하고 있다. 이 접근법은 항공기의 고도를 제한적으로 조정해 장기 지속성 항공운이 형성될 가능성이 높은 차갑고 습한 지역을 피하는 방식이며, 현재 사용 중인 항공기나 연료를 변경하지 않는다.
Google에 따르면 1단계에는 100편이 넘는 대상 비행이 포함됐으며, 이 중 80편 이상이 항공운을 피하는 경로를 따랐다. 위성 이미지 분석 결과 이 비행들이 운의 온난화 영향을 약 40% 줄인 것으로 추정됐다. 회사는 이 비율이 추정치인 만큼, 이번 시험은 이 접근법이 모든 운항 조건에서 미치는 영향을 최종적으로 입증한 것이 아니라 실질적인 방법 검증이라고 설명한다.
예측 정보는 어떻게 조종석에 전달되는가?
이 시스템은 인공지능 예측, 위성 이미지, 기상 데이터를 결합해 항공운이 형성될 가능성이 있는 지역을 미리 파악한다. 이 데이터를 바탕으로 운항 통제팀과 조종사들은 승인된 운항 안전 기준 안에서 고도를 소폭 조정할 계획을 세울 수 있다.
Cathay Pacific의 시험에서는 변화하는 예측 정보가 기내 인터넷 서비스와 회사의 Electronic Flight Folder (EFF) 시스템을 통해 조종석으로 전송된다. Google에 따르면 이를 통해 조종석의 표준 업무 절차를 방해하지 않고 일반적인 운항 지표와 함께 관련 정보를 확인할 수 있다. 또한 회사는 이러한 조정이 승객이나 비행 안전에 영향을 미칠 것으로 예상되지 않는다고 밝혔다.
아시아·태평양 노선의 초기 결과
홍콩–싱가포르 노선은 시험에 포함된 노선 중 하나였다. 이 노선의 비행은 지속성 항공운이 형성되기 좋은 조건을 반복적으로 마주하기 때문이다. 시험 분석에 따르면 이 노선에서만 이루어진 개입이 시험에서 계산된 전체 배출량 감소의 50% 이상에 기여했다.
Google과 Cathay Pacific은 이제 2단계를 확대해 아시아·태평양 지역과 태평양 횡단에 걸친 회사 네트워크에서 더 많은 비행을 포함하고 있다. 또한 항공운 저감 연구 개발에 주력하는 비영리 이니셔티브인 Contrails.org와 협력하고 있다.
이 시험이 중요한 이유는 무엇인가?
Google은 항공운이 항공 산업 전체 기후 영향의 약 3분의 1을 차지한다고 말한다. 따라서 항공운을 줄이는 일은 연료 소비를 줄이거나 항공기를 교체하는 것과는 다른 분야다. 이번 시험의 중요성은 이 아이디어를 미국과 북대서양에서 진행된 연구 모델 및 이전 시험에서 아시아·태평양 지역의 광범위한 상업 네트워크로 옮겼다는 데 있다. Google은 이 지역을 항공 산업에서 가장 빠르게 성장하는 시장이라고 설명한다.
그러나 발표된 결과는 여전히 Google의 온난화 영향 추정치와 제한된 수의 비행, 기상 조건 및 노선에 기반한다. 확대 단계에서는 이 방법을 다양한 운항 환경에 적용할 수 있는 정도와, 소폭의 고도 조정이 비행 일정이나 운항 절차를 복잡하게 만들지 않으면서 일관된 감소 효과를 낼 수 있는지를 더 명확히 보여줄 것이다.