Operation Blue Skies ทดลองใช้ AI เปลี่ยนระดับบิน เพื่อลดผลกระทบจากเมฆไอเสียของเครื่องบิน

ผลกระทบขึ้นอยู่กับสภาพบรรยากาศและช่วงเวลาของวัน เมฆไอเสียที่คงอยู่มีความสำคัญเป็นพิเศษกับเที่ยวบินช่วงเย็นและกลางคืน เพราะชั้นเมฆน้ำแข็งอาจลดการระบายความร้อนอินฟราเรดออกจากโลก ดังนั้น การหลบเลี่ยงแบบเจาะจงจึงอาจมีประโยชน์มากกว่าการปฏิบัติต่อเมฆไอเสียทุกเส้นว่าเป็นปัญหาที่มีความรุนแรงเท่ากัน

AI จะช่วยให้เครื่องบินเปลี่ยนระดับบินอย่างไร

Google จะพัฒนาการพยากรณ์โดยผสานข้อมูลจากภาพถ่ายดาวเทียม ข้อมูลเที่ยวบินและเมฆไอเสียในอดีต กับพยากรณ์อากาศจาก Met Office ซึ่งเป็นหน่วยงานอุตุนิยมวิทยาของสหราชอาณาจักร เป้าหมายคือการคาดการณ์พื้นที่ “อากาศอิ่มตัวยิ่งยวดด้วยน้ำแข็ง” หรือ ice-supersaturated regions ซึ่งเป็นบริเวณในชั้นบรรยากาศตอนบนที่มีโอกาสเกิดเมฆไอเสียแบบคงอยู่สูง

กระบวนการทดลองคาดว่าจะมี 3 ขั้นตอนหลัก ได้แก่

1. พยากรณ์ความเสี่ยง: แบบจำลอง AI ระบุพื้นที่และระดับความสูงที่เที่ยวบินมีแนวโน้มจะสร้างเมฆไอเสียแบบคงอยู่
2. ประเมินทางเลือกในการปฏิบัติการ: ผู้ควบคุมจราจรทางอากาศพิจารณาว่าการเปลี่ยนระดับบินเล็กน้อยนั้นปลอดภัยและทำได้จริงสำหรับเครื่องบินที่ได้รับเลือกหรือไม่
3. ตรวจสอบผลลัพธ์: นำภาพถ่ายดาวเทียมและข้อมูลเที่ยวบินมาเปรียบเทียบกับการพยากรณ์ เพื่อดูว่าเครื่องบินหลบเลี่ยงเมฆไอเสียแบบคงอยู่ได้หรือไม่ และต้องใช้น้ำมันเพิ่มเท่าใด

ผู้ควบคุมจราจรทางอากาศของ NATS ซึ่งเป็นผู้ให้บริการจัดการจราจรทางอากาศของสหราชอาณาจักร จะสั่งให้เครื่องบินบางเที่ยวไต่ระดับหรือลดระดับประมาณไม่เกิน 2,000 ฟุต แทนการเปลี่ยนเส้นทางเที่ยวบินข้ามมหาสมุทรแอตแลนติกทั้งหมด การทดลองภาคปฏิบัติวางแผนไว้ในช่วงฤดูหนาว รวมถึงเที่ยวบินช่วงเย็นและกลางคืน ซึ่งเป็นเวลาที่การหลบเลี่ยงคาดว่าจะสร้างประโยชน์ต่อสภาพภูมิอากาศได้มากที่สุด

คำถามสำคัญคือ หลบเมฆไอเสียแล้วช่วยลดโลกร้อนสุทธิจริงหรือไม่

การเปลี่ยนระดับบินไม่ได้เป็นทางออกด้านสภาพภูมิอากาศโดยอัตโนมัติ การไต่ระดับหรือลดระดับอาจทำให้เครื่องบินใช้น้ำมันมากขึ้น และปล่อย CO2 เพิ่มขึ้น Operation Blue Skies จึงถูกออกแบบมาเพื่อวัดความสมดุลระหว่างต้นทุนด้านน้ำมันกับความร้อนที่หลีกเลี่ยงได้จากการป้องกันการเกิดเมฆไอเสียแบบคงอยู่

ผลลัพธ์ที่น่าเชื่อถือจะต้องแสดงมากกว่าว่าแบบจำลองให้ภาพการพยากรณ์ที่ดูแม่นยำ นักวิจัยจำเป็นต้องตรวจสอบว่า

• แบบจำลองคาดการณ์เมฆไอเสียแบบคงอยู่ได้ถูกต้องบ่อยเพียงใด
• มีเมฆไอเสียที่ก่อความร้อนใดบ้างที่แบบจำลองพลาด หรือคาดการณ์เกินจริง
• การเปลี่ยนระดับบินทำให้ใช้น้ำมันเพิ่มขึ้นเท่าใด
• ภาพถ่ายดาวเทียมยืนยันเมฆไอเสียที่คาดการณ์และเมฆที่หลีกเลี่ยงได้หรือไม่
• ใช้ตัวชี้วัดด้านสภาพภูมิอากาศใด และใช้กรอบเวลาเท่าใดในการเปรียบเทียบความร้อนจากเมฆไอเสียกับการปล่อย CO2

ดังนั้น โครงการนี้ยังเป็นการทดลอง ไม่ใช่หลักฐานยืนยันว่าการเปลี่ยนระดับบินให้ประโยชน์สุทธิต่อสภาพภูมิอากาศแล้ว ผลกระทบของเมฆไอเสียยังประเมินได้ยาก และรายงานทบทวนผลกระทบจากการบินที่ไม่ใช่ CO2 ของรัฐบาลสหราชอาณาจักรก็ชี้ให้เห็นถึงความท้าทายในการวัดผลกระทบเหล่านี้ให้สอดคล้องกัน

โครงการใหญ่แค่ไหน และใครเข้าร่วมบ้าง

กลุ่มความร่วมมือประกอบด้วย Google UK กระทรวงคมนาคมสหราชอาณาจักร NATS, Met Office, Contrails.org, Imperial College London และ University of Cambridge โดยได้รับการสนับสนุนจากรัฐบาลสหราชอาณาจักรผ่านโครงการ Aerospace Technology Institute

ความสำคัญของ Blue Skies อยู่ที่ระดับการทดลองเชิงปฏิบัติการ งานก่อนหน้านี้มีทั้งการสาธิตโดยสายการบิน เครื่องมือที่ตรวจจับเมฆไอเสียจากภาพถ่ายดาวเทียม เชื่อมโยงเมฆเหล่านั้นกับเที่ยวบินรายเที่ยว และระบบพยากรณ์การเกิดเมฆไอเสีย Google เคยใช้คอมพิวชันวิชันที่ฝึกด้วยภาพถ่ายดาวเทียมซึ่งมีการระบุเมฆไอเสียไว้แล้ว เพื่อตรวจจับเมฆและเชื่อมโยงกับเครื่องบินที่เกี่ยวข้อง

Blue Skies ตั้งใจขยับจากการทดลองกับเที่ยวบินเป็นรายเที่ยว ไปสู่การทดสอบการตัดสินใจที่อาศัยการพยากรณ์ภายในน่านฟ้ามหาสมุทรที่มีเที่ยวบินหนาแน่นและอยู่ภายใต้การจัดการของผู้ควบคุมจราจรทางอากาศ ผู้จัดโครงการระบุว่าน่านฟ้าแชนนิกเกี่ยวข้องกับประมาณ 5% ของภาวะโลกร้อนจากเมฆไอเสียทั่วโลกที่มีการประเมินไว้

ผลลัพธ์ควรได้รับการตรวจสอบอย่างไร

โครงการระบุว่ามีแผนเผยแพร่วิธีการและผลการทดลองต่อสาธารณะ เรื่องนี้มีความสำคัญ เพราะหลักฐานที่แข็งแรงควรสามารถทำซ้ำและเปิดให้ผู้เชี่ยวชาญตรวจสอบได้ ไม่ควรพึ่งพาเพียงการคาดการณ์จากแบบจำลองหรือการประเมินเชิงประชาสัมพันธ์

พันธมิตรจากมหาวิทยาลัยสามารถช่วยตรวจสอบทางวิทยาศาสตร์ได้ แต่การยืนยันที่เป็นอิสระควรครอบคลุมการคำนวณด้านปฏิบัติการด้วย รายงานผลที่มีประโยชน์ควรเปิดเผยประสิทธิภาพของแบบจำลอง การเปลี่ยนแปลงของเมฆไอเสียที่ตรวจพบ ผลกระทบต่อการใช้น้ำมันในระดับเที่ยวบิน สมมติฐานด้านสภาพภูมิอากาศที่ใช้ และพลังงานที่จำเป็นต่อการทำงานของระบบพยากรณ์

การรายงานในระดับนี้จะช่วยแยกข้ออ้าง 3 ประการออกจากกันได้ชัดเจน ได้แก่ AI สามารถคาดการณ์สภาวะที่ก่อให้เกิดเมฆไอเสียได้หรือไม่ ผู้ควบคุมสามารถใช้การคาดการณ์ดังกล่าวโดยไม่กระทบต่อความปลอดภัยและการปฏิบัติการหรือไม่ และการแทรกแซงนี้ช่วยลดผลกระทบต่อสภาพภูมิอากาศโดยรวมได้จริงหรือไม่

หากได้ผล วิธีนี้อาจเปลี่ยนการลดผลกระทบจากการบินอย่างไร

หากการทดลองแสดงให้เห็นประโยชน์สุทธิที่เชื่อถือได้ การหลบเลี่ยงเมฆไอเสียอาจเป็นวิธีที่นำมาใช้ได้ในระยะใกล้เพื่อจัดการกับผลกระทบจากการบินที่ไม่ใช่ CO2 โดยใช้เครื่องบินและระบบควบคุมจราจรทางอากาศที่มีอยู่แล้ว ไม่จำเป็นต้องรอเชื้อเพลิงชนิดใหม่หรือการเปลี่ยนฝูงบินครั้งใหญ่

อย่างไรก็ตาม วิธีนี้ไม่สามารถทดแทนการลด CO2 ได้ เครื่องบินยังคงต้องเผาไหม้เชื้อเพลิง เมฆไอเสียไม่ใช่สิ่งที่หลีกเลี่ยงได้ทั้งหมด และการเปลี่ยนระดับบินบางกรณีอาจทำให้การปล่อยเพิ่มขึ้น คุณค่าของแนวทางนี้จึงขึ้นอยู่กับความแม่นยำในการเลือกเที่ยวบินและบริเวณชั้นบรรยากาศที่เหมาะสม จนทำให้ผลลัพธ์สุทธิเป็นบวก

คำถามเรื่องพลังงาน AI ของ Google ยังไม่มีคำตอบ

โครงการนี้ยังนำไปสู่คำถามด้านการบัญชีพลังงานของ AI ที่ควรได้รับการตอบอย่างจริงจัง Google รายงานว่าความต้องการไฟฟ้าของศูนย์ข้อมูลเพิ่มขึ้น 27% ในปี 2024 ขณะที่การปล่อยจากพลังงานของศูนย์ข้อมูลลดลง 12% โดยบริษัทระบุว่าเป็นผลจากการจัดหาพลังงานสะอาดและมาตรการเพิ่มประสิทธิภาพ

ตัวเลขดังกล่าวยังไม่เพียงพอที่จะยืนยันว่าระบบ Blue Skies จะสร้างประโยชน์สุทธิต่อสภาพภูมิอากาศ การประเมินที่เป็นธรรมควรเปรียบเทียบพลังงานและการปล่อยส่วนเพิ่มจากการประมวลผลของระบบพยากรณ์ กับการเปลี่ยนแปลงการใช้น้ำมันของเครื่องบินและความร้อนจากเมฆไอเสียที่ตรวจวัดได้จริง

จนกว่าจะมีการเผยแพร่ตัวเลขเหล่านี้ ข้อสรุปที่รอบคอบที่สุดคือ Operation Blue Skies เป็นการทดสอบครั้งสำคัญว่า AI จะทำให้การหลบเลี่ยงเมฆไอเสียเกิดขึ้นได้จริงในระดับน่านฟ้าหรือไม่ แต่ประโยชน์ต่อสภาพภูมิอากาศของโครงการยังไม่ได้รับการพิสูจน์