Cathay Pacific และ Google ทดลองใช้ AI หลีกเลี่ยงเมฆไอควบแน่นที่กักเก็บความร้อน

เส้นสีขาวที่เห็นตามหลังเครื่องบิน หรือ เมฆไอควบแน่น (contrail) ไม่ได้มีผลต่อภูมิอากาศเท่ากันทุกครั้ง บางเส้นสลายไปอย่างรวดเร็ว แต่บางเส้นคงอยู่และแผ่ขยายจนมีลักษณะคล้ายเมฆซีร์รัส ซึ่งอาจกักเก็บความร้อนในบรรยากาศได้ ปัจจัยสำคัญคือชั้นอากาศชื้นเย็นในระดับความสูงเฉพาะเจาะจง และชั้นดังกล่าวอาจบางมากในแนวดิ่ง 421

Cathay Pacific และ Google จึงกำลังทดสอบแนวทางที่ต่างจากการเปลี่ยนเส้นทางบินครั้งใหญ่ นั่นคือใช้ AI ช่วยคาดการณ์ชั้นบรรยากาศที่มีแนวโน้มทำให้เกิด contrail แบบคงอยู่นาน แล้วให้ฝ่ายวางแผนการบินและนักบินพิจารณาปรับระดับการบินขึ้นหรือลงเล็กน้อย โดยต้องอยู่ภายใต้ข้อกำหนดด้านความปลอดภัย การอนุมัติของการควบคุมจราจรทางอากาศ และการจัดการเชื้อเพลิงตามปกติ 1721

AI ของ Google ใช้ข้อมูลอะไรบ้าง

ระบบพยากรณ์ contrail ของ Google ผสานข้อมูลอุตุนิยมวิทยาขนาดใหญ่ ข้อมูลเที่ยวบิน และภาพถ่ายดาวเทียมเข้ากับคอมพิวเตอร์วิทัศน์ เพื่อระบุพื้นที่ที่มีแนวโน้มเกิด contrail และประเมินผลการกักเก็บความร้อนล่วงหน้าได้ถึง 48 ชั่วโมง 17

ระบบประกอบด้วยโมเดลที่ทำงานคู่กัน 2 ส่วน ได้แก่

• โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับคาดการณ์โซนที่มีโอกาสเกิด contrail
• โมเดลเชิงฟิสิกส์ Contrail Cirrus Prediction (CoCiP) สำหรับประเมินผลการอุ่นขึ้นของชั้นบรรยากาศ 19

เป้าหมายจึงไม่ใช่การรับประกันว่าจะกำจัดรอยไอทุกเส้นได้ แต่เป็นการเลือกหลีกเลี่ยงเฉพาะกรณีที่คาดว่าจะสร้างผลกระทบต่อภาวะโลกร้อนสูงที่สุด โดยไม่เพิ่มการใช้เชื้อเพลิงหรือทำให้การปฏิบัติการสะดุดเกินควร

ผลเบื้องต้น: มากกว่า 80 เที่ยวบิน ลดผลกระทบได้ราว 40%

Cathay Pacific เริ่มการทดลองเชิงปฏิบัติการร่วมกับ Google ช่วงปลายปี 2025 โดย Google ระบุว่า เที่ยวบินระยะแรกมากกว่า 80 เที่ยวบินที่ปฏิบัติตามคำแนะนำเพื่อหลีกเลี่ยง contrail ช่วยลดผลกระทบการกักเก็บความร้อนจาก contrail ได้ประมาณ 40% ตามการประเมินของโครงการ และ Cathay Pacific เป็นสายการบินพาณิชย์พันธมิตรรายแรกของ Google ในเอเชียสำหรับงานนี้ 8

ตัวเลข 40% ควรถูกมองว่าเป็นสัญญาณเชิงบวกจากการทดลองของพันธมิตร ไม่ใช่ข้อสรุปสุดท้ายที่ผ่านการทำซ้ำอย่างอิสระในระดับฝูงบินทั้งหมด คุณค่าของการทดลองระยะต่อไปคือการทดสอบทั้งความแม่นยำของการพยากรณ์และขั้นตอนปฏิบัติการในสภาพอากาศกับเที่ยวบินที่หลากหลายขึ้น 48

รายงานเกี่ยวกับระยะแรกชี้ว่าเส้นทางฮ่องกง–สิงคโปร์มีส่วนสำคัญต่อการลดผลกระทบที่สังเกตได้ 6 ขณะที่โครงการยังใช้เป็นบททดสอบสำหรับการบินระยะไกลพิเศษ ซึ่งต้องรับมือกับช่วงเวลาบินที่ยาว สภาพอากาศที่เปลี่ยนไปตลอดเส้นทาง และข้อจำกัดในการวางแผนเชื้อเพลิงที่เข้มงวดกว่า 38

ระยะถัดไปจะทำร่วมกับ Contrails.org

Cathay Pacific และ Google กำลังขยายโครงการไปทั่วเครือข่ายของสายการบิน เพื่อประเมินว่าการหลีกเลี่ยง contrail ทำได้จริงเพียงใดในงานปฏิบัติการ และเพื่อเพิ่มข้อมูลให้กับงานวิจัย contrail ระดับโลก 8

ระยะที่สองคาดว่าจะทำร่วมกับ Contrails.org โดยมุ่งที่เที่ยวบินระยะไกลพิเศษในเอเชียและเส้นทางข้ามมหาสมุทรแปซิฟิก พร้อมการทดลองแบบสุ่มมีกลุ่มควบคุม (randomized controlled trial) ซึ่งช่วยเปรียบเทียบเที่ยวบินที่ใช้คำแนะนำกับเที่ยวบินที่มีลักษณะใกล้เคียงกันแต่ไม่ได้ใช้คำแนะนำได้เข้มงวดขึ้น 520

การทดสอบนี้สำคัญ เพราะระบบที่จะนำไปใช้ในวงกว้างต้องตอบโจทย์หลายด้านพร้อมกัน: พยากรณ์ได้แม่นพอสำหรับฝ่ายวางแผนการบิน ปรับระดับได้โดยไม่กระทบความปลอดภัยและการจราจรทางอากาศ และตรวจสอบได้อย่างน่าเชื่อถือว่าหลีกเลี่ยง contrail ได้จริงหรือไม่

เหตุใดเอเชีย-แปซิฟิกจึงเป็นสนามทดสอบสำคัญ

งานทดลองการหลีกเลี่ยง contrail ด้วย AI ก่อนหน้านี้จำนวนมากเกิดขึ้นในสหรัฐฯ และเหนือมหาสมุทรแอตแลนติกเหนือ ตัวอย่างเช่น Google เคยทำงานกับ American Airlines ในเที่ยวบินทดสอบ 70 เที่ยวบิน โดยใช้การคาดการณ์ด้วย AI เพื่อหลีกเลี่ยงระดับบินที่มีแนวโน้มสร้าง contrail 27

โครงการของ Cathay Pacific นำแนวทางนี้สู่เอเชีย-แปซิฟิกและงานบินระยะไกลพิเศษ ซึ่งมีรูปแบบสภาพอากาศ ข้อจำกัดน่านฟ้า และโครงสร้างเส้นทางที่ต่างออกไป จึงเป็นทั้งการขยายการใช้งานและการพิสูจน์ว่าแบบจำลองพยากรณ์กับวิธีวางแผนการบินจะทำงานได้อย่างน่าเชื่อถือในเครือข่ายที่กว้างขึ้นหรือไม่ 820

ใช้ฝูงบินเดิมได้ แต่ไม่ใช่ทางแทน SAF หรือการลด CO₂

จุดเด่นเชิงปฏิบัติของการหลีกเลี่ยง contrail คือสามารถทดลองได้กับเครื่องบินและเชื้อเพลิงที่ใช้อยู่ในปัจจุบัน โดยอาศัยการพยากรณ์ที่ดีขึ้น การเชื่อมเข้ากับระบบวางแผนการบิน และการประสานงานด้านปฏิบัติการ มากกว่าจะต้องรอเครื่องบินรุ่นใหม่หรือระบบกระจายเชื้อเพลิงใหม่ทั้งหมด

งานวิจัยที่ ICAO รวบรวมชี้ว่า การเล็งหลีกเลี่ยงเฉพาะ contrail ที่ก่อผลกระทบสูง อาจลดผลกระทบได้มากโดยมีต้นทุนเชื้อเพลิงเพิ่มไม่มากในแบบจำลองบางกรณี งานศึกษาหนึ่งที่อ้างถึงพบว่าลดแรงบังคับทางภูมิอากาศจาก contrail ได้ 73% ด้วยเชื้อเพลิงเพิ่ม 0.11% ขณะที่อีกงานแบบจำลองพบว่าการปรับเส้นทางเพียงสัดส่วนเล็กน้อยของเที่ยวบินอาจลดผลกระทบรวมได้มาก โดยเพิ่มการใช้เชื้อเพลิงโดยรวมเพียงเล็กน้อย 215

อย่างไรก็ดี เชื้อเพลิงการบินแบบยั่งยืน หรือ SAF และเครื่องบินที่ประหยัดขึ้นยังจำเป็นต่อการลดการปล่อยคาร์บอนไดออกไซด์ (CO₂) ที่คงอยู่ยาวนานจากการเผาไหม้เชื้อเพลิง SAF ยังช่วยลดการปล่อยเขม่าได้ด้วย โดย Contrails.org อ้างถึงการศึกษาเที่ยวบินพาณิชย์ที่ใช้ส่วนผสม SAF สูงสุด 50% ซึ่งพบการปล่อยเขม่าลดลง 50%–70% พร้อมขนาดและความเข้มข้นของผลึกน้ำแข็งใน contrail ที่ลดลง 12

แต่ SAF ไม่ได้ทำให้ไม่จำเป็นต้องพยากรณ์ contrail อย่างแม่นยำ และการจัดการเส้นทางหรือระดับความสูงก็ไม่ได้ทำให้การปล่อย CO₂ หายไป ดังนั้น แนวทางของ Cathay Pacific และ Google จึงควรถูกมองเป็นมาตรการเสริม: ลดผลกระทบการอุ่นขึ้นที่อาจหลีกเลี่ยงได้ในระยะใกล้ ควบคู่กับการเปลี่ยนผ่านระยะยาวสู่เชื้อเพลิง เครื่องบิน และโครงสร้างพื้นฐานที่สะอาดกว่า

บทพิสูจน์จริงอยู่ที่การขยายผล

ผลประเมินลดผลกระทบราว 40% เป็นจุดเริ่มต้นที่น่าสนใจ ไม่ใช่คำตอบที่ยุติแล้ว การขยายผลจะขึ้นอยู่กับคุณภาพการพยากรณ์ การยืนยันผลด้วยข้อมูลดาวเทียม การอนุมัติให้เปลี่ยนระดับบิน การชั่งน้ำหนักต้นทุนเชื้อเพลิง และการนำคำแนะนำไปทำงานร่วมกับระบบของสายการบินและการควบคุมจราจรทางอากาศได้จริง 817

หากทำได้ครบเงื่อนไข การหลีกเลี่ยง contrail อาจเป็นวิธีลดส่วนหนึ่งของผลกระทบต่อภูมิอากาศจากการบินที่รบกวนน้อยกว่าแนวทางอื่นในเวลานี้ ขณะที่การเปลี่ยนผ่านไปสู่เชื้อเพลิงสะอาดและฝูงบินที่มีประสิทธิภาพกว่ายังคงเดินหน้าต่อไป