谷歌近日宣布，将携手美国航空和航班规划公司 Flightkeys 启动一项研究项目，利用人工智能技术预测并优化飞行路线，以减少飞机凝结尾迹的出现频率。该项目的相关研究报告已在 arXiv 平台上公布。
据悉，凝结尾迹是指高空飞行过程中飞机排放出的水汽和微粒形成的云状轨迹。
在技术实现方面，谷歌开发了机器学习模型，并结合卫星观测数据与气象预测信息，实时计算航班在运行中形成凝结尾迹的可能性。该气候影响指标以二氧化碳当量的形式表示，并被纳入到航班规划系统内。一旦系统判定某条预定航线存在较高的凝结尾迹生成概率，它将为飞行员提供替代路线建议。
研究团队选取了跨大西洋航线作为测试对象，通过随机分配实验组和对照组的方式进行试验，并利用卫星图像与自动化算法对结果进行了验证。统计数据显示，在所有参与试验的航班中，凝结尾迹生成率平均减少了11.6%，而在采用AI推荐路线的实际操作中，这一数字更是达到了62%的显著下降。同时，研究还表明，这些替代航线不会增加燃油消耗。
尽管如此，研究团队也指出，在实际应用过程中，运营流程和人为决策仍会带来一定影响。试验期间，只有约15.4%的调度员选择了使用推荐路线，而最终按计划执行的比例仅为7.8%，这主要与调度员的工作压力、飞行安全标准以及既定航路的限制等因素相关。