Kan AI de klimaatimpact van vliegtuigstrepen verkleinen?

Het effect hangt af van de omstandigheden in de atmosfeer en van het tijdstip van de vlucht. Vooral avond- en nachtvluchten zijn relevant, omdat de gevormde ijswolk dan de uitstroom van infrarode warmte kan beperken. Gerichte vermijding kan daarom zinvoller zijn dan alle condensstrepen als even schadelijk behandelen.

Zo moet de AI-gestuurde aanpak werken

Google wil satellietwaarnemingen, historische vlucht- en condensstreepgegevens en weersverwachtingen van het Met Office combineren. De modellen moeten zogenoemde ijs-oververzadigde gebieden herkennen: delen van de hoge atmosfeer waar hardnekkige condensstrepen waarschijnlijker ontstaan.

De aanpak bestaat naar verwachting uit drie stappen:

1. Het risico voorspellen: AI-modellen bepalen op welke hoogtes en in welke gebieden een vlucht waarschijnlijk een hardnekkige condensstreep veroorzaakt.
2. Een uitvoerbare optie beoordelen: verkeersleiders bekijken of een beperkte hoogtewijziging voor een geselecteerd vliegtuig veilig en praktisch is.
3. Het resultaat controleren: satellietbeelden en vluchtgegevens worden vergeleken met de voorspelling. Zo moet blijken of het vliegtuig de condensstreep daadwerkelijk heeft vermeden en hoeveel extra brandstof de wijziging kostte.

Verkeersleiders van NATS, de Britse organisatie voor luchtverkeersdiensten, zullen naar verwachting geselecteerde vliegtuigen beperkte klim- of daalopdrachten geven, tot ongeveer 2.000 voet. Het gaat dus niet om het omleiden van al het trans-Atlantische verkeer. De operationele proeven staan gepland voor winterperiodes, met nadruk op avond- en nachtvluchten wanneer de verwachte klimaatwinst van vermijding het grootst is.

De hoofdvraag: levert vermijden per saldo klimaatwinst op?

Een hoogtewijziging is niet automatisch een klimaatoplossing. Een klim of daling kan het brandstofverbruik verhogen en daarmee extra CO₂ veroorzaken. Operation Blue Skies moet daarom de afweging in de praktijk meten: hoeveel brandstof kost de manoeuvre en hoeveel opwarming wordt mogelijk voorkomen door een hardnekkige condensstreep niet te laten ontstaan?

Een overtuigend resultaat vereist meer dan een model dat er nauwkeurig uitziet. Onderzoekers moeten onder meer vaststellen:

• hoe vaak het model hardnekkige condensstrepen correct voorspelt;
• hoeveel opwarmende condensstrepen worden gemist of ten onrechte voorspeld;
• hoeveel extra brandstof de hoogtewijzigingen kosten;
• of satellietwaarnemingen de voorspelde en vermeden condensstrepen bevestigen; en
• welke klimaatmaatstaf en tijdshorizon worden gebruikt om condensstreep-opwarming met CO₂-uitstoot te vergelijken.

De proef is dan ook een experiment, geen bewijs dat de manoeuvres nu al netto klimaatwinst opleveren. De effecten van condensstrepen zijn moeilijk te schatten. Ook een Britse overheidsbeoordeling van de niet-CO₂-effecten van luchtvaart onderstreept hoe lastig het is om die effecten consistent te meten.

Wie doet mee en hoe groot is de proef?

Het samenwerkingsverband bestaat uit Google UK, het Britse Department for Transport, NATS, het Met Office, Contrails.org, Imperial College London en de University of Cambridge. De Britse overheidssteun loopt via het Aerospace Technology Institute-programma.

De betekenis van het programma zit vooral in de operationele schaal. Eerder onderzoek omvatte demonstraties door luchtvaartmaatschappijen en hulpmiddelen die condensstrepen in satellietbeelden herkennen, aan afzonderlijke vluchten koppelen en voorspellingen maken. In eerder Google-onderzoek werd computervisie getraind met gelabelde satellietbeelden om condensstrepen te detecteren en aan vliegtuigen te koppelen.

Blue Skies moet een stap verder gaan dan losse vluchtexperimenten. De proef test of verkeersleiders op basis van voorspellingen beslissingen kunnen nemen in een druk oceaanluchtruim. Volgens de organisatoren is Shanwick verantwoordelijk voor ongeveer 5% van de geschatte wereldwijde opwarming door condensstrepen.

Waarom onafhankelijke controle belangrijk is

Het programma zegt dat de methoden en resultaten bedoeld zijn voor publicatie. Dat is belangrijk: de sterkste bewijzen moeten reproduceerbaar zijn en openstaan voor controle, in plaats van alleen te steunen op modelberekeningen of optimistische schattingen.

De academische partners kunnen voor wetenschappelijke beoordeling zorgen, maar ook de operationele berekeningen moeten onafhankelijk worden gecontroleerd. Een bruikbaar eindrapport zou daarom de prestaties van het model, waargenomen veranderingen in condensstrepen, het brandstofeffect per vlucht, de gebruikte klimaataannames en de energie voor het draaien van het voorspellingssysteem moeten publiceren.

Zo kunnen drie verschillende beweringen uit elkaar worden gehouden: dat AI omstandigheden voor condensstrepen kan voorspellen, dat verkeersleiders die voorspellingen veilig kunnen gebruiken en dat de ingreep de totale klimaatimpact daadwerkelijk verlaagt.

Wat kan er veranderen als de aanpak werkt?

Als de proef een betrouwbaar netto voordeel laat zien, kan het vermijden van condensstrepen een relatief snel inzetbare manier worden om een deel van de niet-CO₂-klimaatimpact van luchtvaart aan te pakken. Daarvoor zijn geen nieuwe vliegtuigen of een volledige vlootvervanging nodig; de bestaande vliegtuigen en luchtverkeerssystemen kunnen worden gebruikt.

De aanpak vervangt maatregelen om CO₂ te verminderen niet. Vliegtuigen blijven brandstof verbranden, niet iedere condensstreep is te vermijden en een hoogtewijziging kan soms juist extra uitstoot veroorzaken. De waarde hangt af van het precies aanwijzen van de juiste vluchten en atmosferische gebieden, met voldoende nauwkeurigheid om de totale balans positief te maken.

De openstaande energievraag rond Googles AI

Het programma roept ook een terechte vraag op over de energie die AI verbruikt. Google meldde dat het elektriciteitsverbruik van zijn datacenters in 2024 met 27% toenam, terwijl de energiegerelateerde uitstoot van die datacenters met 12% daalde. Het bedrijf schrijft die daling toe aan de inkoop van schone energie en efficiëntiemaatregelen.

Die cijfers laten op zichzelf niet zien of Blue Skies netto klimaatwinst oplevert. Daarvoor moeten de marginale energiebehoefte en uitstoot van het voorspellingssysteem worden vergeleken met gemeten veranderingen in brandstofverbruik van vliegtuigen en de waargenomen opwarming door condensstrepen.

Zolang die cijfers niet zijn gepubliceerd, blijft een voorzichtige conclusie het meest nauwkeurig: Operation Blue Skies is een belangrijke test van de vraag of AI het vermijden van condensstrepen op de schaal van een heel luchtruim praktisch kan maken, maar de klimaatwinst is nog niet bewezen.