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AI 飛行機雲回避マップによる温暖化軽減策を実証(Google, American Airlines)

Google Researchは、アメリカン航空(American Airlines)および、ブレイクスルー・エネルギー(Breakthrough Energy)と提携して、衛星画像、気象データ、飛行経路などの膨大なデータを収集し、AIを活用した「飛行機雲回避マップ」を作成し、地球温暖化に大きな影響を及ぼすとされる飛行機雲の発生を回避するルートを、パイロットが選択できるかどうか実証テストをしました。

Can Google AI make flying more sustainable? / Google

飛行機雲は湿気の高い層を飛行すると形成され、地球温暖化に驚くほどの大きな影響を与えます。2022年のIPCC報告書(pdf)では、飛行機雲が生み出す雲が航空による地球温暖化への影響の約35%を占め、世界のジェット燃料による影響の半分以上を占めていると指摘されています。特に夜間の飛行機雲は地球の大気から放出されるであろう大量の熱も閉じ込めてしまいます。

Google Researchの研究者らは、Breakthrough Energyによるオープンソースの飛行機雲モデル(pycontrails)と膨大な衛星画像、気象や飛行経路データを使い、飛行機雲が発生する可能性が最も高い場所をAIで予測する方法を開発しました。飛行機雲が発生する地域を通過する飛行を避けることで、地球温暖化を軽減することができます

アメリカン航空が、6カ月にわたって70回のテスト飛行を行いました。これらのテスト飛行の後、衛星画像を分析したところ、パイロットが飛行機雲を54%減らすことができたことがわかりました。最近の研究では、飛行機雲の温暖化の大部分を回避するには、ごく一部のフライトを調整すれば良いことが分かってきました。したがって、航空会社のフライト全体で燃料増加の影響は0.3%程度にとどまる可能性があります。

民間航空機が飛行機雲を確実に回避し、それによって気候への影響を軽減できることを実証しました。飛行機雲の回避は費用対効果の高い温暖化軽減策となり、さらなる改善が期待されています。Googleでは航空業界全体がAIを活用して今後数年間に「飛行機雲回避」を実現することに取り組んでいます。

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Contrail Map / Breakthrough Energy

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Airbus A240-313X (B-HXD) Cathay Pacific / greg Yablin(Wikipedia)

Google Mapsを AIで分析、交通信号を最適化してCO2排出量を削減


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