英国はこの冬、大西洋上で航空機の経路をずらす——熱を閉じ込める雲を描かせないために
グーグル、NATS（英国の航空管制）、英気象庁、運輸省、Contrails.org、インペリアル・カレッジ・ロンドン、ケンブリッジ大学は8月18日、「オペレーション・ブルースカイズ」を発表した。AIによる予測が航空機の温暖化性の飛行機雲の発生を止められるかを試す、30か月の計画である。飛行機雲は、機体が冷たく湿った薄い空気の層を横切るときに生じ、そこにできる巻雲が熱を閉じ込める。効果の大半はごく一部の便が生んでいる。計画では、AIモデルでその層の位置を予測し、ごく一部の便をその周囲に迂回させ、その後に機械学習と衛星画像で飛行機雲が実際に発生しなかったかを検証する。約4か月ずつの実運用試験が2026-27年と2027-28年の冬、選ばれた夕方と夜間に、NATS管制のシャンウィック空域——北大西洋回廊の東半分——で行われる。この空域は試験時間帯に年間およそ1万便を扱い、世界の飛行機雲による温暖化のおよそ5パーセントを占め、その多くが11月から2月に集中している。資金は運輸省のATI計画と産業パートナーからで、グーグルは140万ポンド相当の現物を拠出する。
なぜ重要か飛行機雲による温暖化は、航空の二酸化炭素による温暖化とおおむね同程度の規模がある。しかも炭素と違い、雲が消えた瞬間に効果は止まる——数十年ではなく数時間で効く、きわめて数少ない気候のレバーだ。難点は、湿った層を避けるには遠回りするか低く飛ぶことになり、燃料を余計に燃やして炭素を余計に出す点である。つまりこの構想は、不要な迂回がごくわずかで済むほど予測が正確でなければ、割に合わない。それは予報の問題であり、だから機械学習が機体ではなくここにいる。さらに、結果をあとから軌道上で採点できる稀な事例でもある。飛行機雲は、できたか、できなかったかのどちらかだ。AIが気候に役立つという主張の大半はこれほど明快に検証できないが、この計画は検証できるように組まれている。
▶ 関連動画: Our first air traffic control-led contrail avoidance trial
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