Cathay Pacific ve Google, uzun uçuşlarda yapay zekâyla yoğunlaşma izlerini azaltmayı deniyor

Uçakların ardında görülen beyaz izler, yani yoğunlaşma izleri (contrail), her zaman aynı süreyle kalmaz. Bazıları kısa sürede dağılır; bazılarıysa çok ince ve nemli atmosfer katmanlarında kalıcı hâle gelip yayılır, ince sirüs bulutlarını andıran bir tabaka oluşturur. Bu kalıcı izler ısıyı atmosferde tutabildiği için iklim açısından önem taşır. 421

Cathay Pacific ile Google’ın denemesi, uçuşun tamamını başka bir rotaya taşımayı değil, uygun olduğunda uçağın seyir irtifasını küçük ölçüde değiştirerek bu dar nem katmanlarının üstünden ya da altından geçmeyi amaçlıyor. Bu yaklaşım, mevcut uçak ve yakıt altyapısıyla uygulanabildiği için dikkat çekiyor; ancak havacılığın karbondioksit emisyonlarını azaltma ihtiyacının yerine geçmiyor. 48

Sistem nasıl çalışıyor?

Google’ın yoğunlaşma izi tahmin araçları; geniş ölçekli meteoroloji verilerini, uçuş verilerini ve uydu görüntülerini bilgisayarlı görü yöntemleriyle bir araya getiriyor. Sistem, önümüzdeki 48 saat içinde yoğunlaşma izi oluşması muhtemel alanları ve bunların olası ısıtma etkisini öngörüyor. 17

Tahmin altyapısında iki model birlikte kullanılıyor:

• Makine öğrenmesi modeli, yoğunlaşma izi oluşma ihtimali yüksek bölgeleri belirliyor.
• Fizik tabanlı Contrail Cirrus Prediction (CoCiP) modeli ise bu izlerin ısıtma etkisini hesaplıyor. 19

Bu bilgiler uçuş planlamasına eklenebiliyor. Bir uçuşun kalıcı iz oluşumuna elverişli ince bir nem katmanından geçmesi bekleniyorsa, uçuş operasyon ekibi ve pilotlar; emniyet, hava trafik kontrolü ve yakıt gereklilikleri çerçevesinde küçük bir irtifa değişikliğini değerlendirebiliyor. 1721

Amaç her yoğunlaşma izini tamamen ortadan kaldırmak değil. Asıl mesele, iklim etkisi en yüksek olması beklenen izlerden, aşırı yakıt tüketimi veya operasyonel aksama yaratmadan seçici biçimde kaçınabilmek.

Küçük irtifa değişiklikleri neden etkili olabilir?

Kalıcı yoğunlaşma izlerini oluşturan koşullar, atmosferde dikey yönde oldukça sınırlı katmanlarda görülebiliyor. Bu nedenle birkaç küçük seyir irtifası ayarı, geniş çaplı rota değiştirmeye gerek kalmadan uçağın sorunlu katmandan uzaklaşmasına yetebilir. 421

Ticari uçuşlardaki bağımsız bir uygulama testi de bu operasyonel fikri destekliyor: Yoğunlaşma izinden kaçınmayı hedefleyen grupta dört tespit edilebilir iz görülürken, kontrol grubunda 11 iz kaydedildi. Bu, tespit edilebilir izlerde yüzde 63,6’lık azalmaya karşılık geliyor. 1

Cathay Pacific’in ilk sonuçları ne söylüyor?

Cathay Pacific, Google ile operasyonel denemesine 2025 sonlarında başladı. Google’ın açıklamasına göre ilk aşama 80’den fazla uçuşu kapsadı ve yoğunlaşma izinden kaçınma rotalarını izleyen uçuşlarda ısıtma etkisinde yaklaşık yüzde 40’lık tahmini azalma sağlandı. Cathay Pacific, Google’ın bu çalışma için Asya’daki ilk ticari havayolu ortağı. 8

Bu yüzde 40’lık oran, ortakların erken aşama denemesine ait bir tahmin; filonun tamamı için bağımsız biçimde tekrarlanmış nihai bir iklim kazanımı olarak görülmemeli. Bir sonraki aşamanın önemi de tahminlerin ve operasyonel sürecin daha çeşitli hava koşulları ile uçuşlarda sınanacak olması. 48

İlk çalışmadaki azalmanın önemli bölümünün Hong Kong-Singapur koridorundan geldiği bildirildi. 6 Deneme aynı zamanda, değişen hava koşulları ve daha sıkı yakıt planlaması nedeniyle kararların daha karmaşık olduğu aşırı uzun menzilli uçuşlara odaklanıyor. 38

Sıradaki aşama: Contrails.org ile daha sıkı test

Cathay Pacific ve Google, programı havayolunun ağı genelinde genişleterek yöntemin günlük operasyonlarda ne kadar uygulanabilir olduğunu değerlendirmeyi ve yoğunlaşma izi araştırmalarına veri sağlamayı planlıyor. 8

İkinci aşamada sivil toplum kuruluşu Contrails.org’un da yer alması; Asya içindeki ve Pasifik aşırı aşırı uzun menzilli uçuşların hedeflenmesi bekleniyor. Plan ayrıca, yönlendirmeyi kullanan uçuşları kullanmayan benzer uçuşlarla daha güvenilir biçimde karşılaştırabilecek rastgele kontrollü bir denemeyi içeriyor. 520

Bu ayrım önemli: Başarılı bir sistemin yalnızca elverişli birkaç uçuşta değil, farklı hava koşulları, hava sahası kısıtları ve operasyonel gereklilikler altında da çalışması gerekir. Tahminlerin yeterince doğru olması, irtifa değişikliklerinin güvenle onaylanabilmesi ve gerçekten kaçınılan izlerin güvenilir biçimde doğrulanması gerekiyor.

Asya-Pasifik neden önemli bir test alanı?

Yapay zekâ destekli yoğunlaşma izi önleme çalışmalarının önemli bölümü daha önce ABD’de ve Kuzey Atlantik üzerinde yürütüldü. Google’ın American Airlines ile önceki çalışmasında, yoğunlaşma izi oluşturma olasılığı yüksek irtifalardan kaçınmak için yapay zekâ tahminlerini kullanan 70 test uçuşu yapılmıştı. 27

Cathay Pacific programı, bu yaklaşımı Asya-Pasifik’e ve aşırı uzun menzilli operasyonlara taşıyor. Böylece yöntem; farklı meteorolojik yapı, hava sahası yönetimi ve rota düzenlerinin olduğu daha geniş bir operasyon ortamında sınanacak. Bu nedenle genişleme, yalnızca kullanım alanını artırma değil, aynı zamanda tahmin ve uçuş planlama yöntemlerini doğrulama çalışması niteliği taşıyor. 820

SAF ve yeni uçakların alternatifi değil, tamamlayıcısı

Yoğunlaşma izi önlemenin kısa vadeli avantajı, mevcut filoyla test edilebilmesi. Yeni bir uçak tipi, yeni yakıt dağıtım sistemi ya da filonun baştan aşağı yenilenmesi yerine; daha iyi tahmin, uçuş planlamasına entegrasyon ve operasyonel koordinasyon gerektiriyor.

Uluslararası Sivil Havacılık Örgütü’nün (ICAO) değerlendirdiği araştırmalar, en zararlı izlerin seçici olarak hedeflenmesinin, modellenen senaryolarda görece küçük yakıt cezalarıyla kayda değer düşüşler sağlayabildiğine işaret ediyor. Aktarılan bir havayolu çalışmasında yoğunlaşma izlerinin iklim zorlaması yüzde 73 azalırken ek yakıt maliyeti yüzde 0,11 oldu; başka bir modelleme çalışması ise uçuşların küçük bir bölümünün yönlendirilmesinin, toplam yakıt artışını çok düşük tutarak önemli bir etki yaratabileceğini buldu. 215

Sürdürülebilir havacılık yakıtı (SAF) ve daha verimli uçaklar yine de vazgeçilmez; çünkü yakıt yakımından kaynaklanan ve uzun süre atmosferde kalan CO2 emisyonlarını hedefliyorlar. SAF ayrıca kurum salımını azaltabilir. Contrails.org’un aktardığı ticari uçuş çalışmalarında, yüzde 50’ye kadar SAF karışımlarıyla kurum emisyonlarında yüzde 50 ila yüzde 70 düşüş, yoğunlaşma izi buz parçacıklarının boyutu ve yoğunluğunda da azalma görüldü. 12

Bununla birlikte, daha az kurum tek başına doğru yoğunlaşma izi tahminlerinin gereksiz olduğu anlamına gelmiyor; irtifa veya rota yönetimi de CO2 emisyonlarını ortadan kaldırmıyor. Cathay Pacific-Google yaklaşımının en güçlü tarafı, daha temiz yakıtlar, yeni uçaklar ve altyapı dönüşümü geliştirilirken önlenebilir bir CO2 dışı ısınma etkisini azaltmaya yardımcı olabilecek tamamlayıcı bir yöntem sunması.

Belirleyici soru: Ölçeklenebilir mi?

İlk yüzde 40 sonucu umut verici bir işaret, fakat kesinleşmiş bir yanıt değil. Yöntemin büyümesi; tahmin doğruluğuna, uyduyla doğrulamaya, irtifa değişikliklerinin onaylanmasına, yakıt-iklim etkisi dengesine ve önerilerin havayolu ile hava trafik iş akışlarına sorunsuz biçimde eklenebilmesine bağlı. 817

Bu koşullar sağlanırsa, yoğunlaşma izinden kaçınma; havayollarına, temiz yakıtların ve yeni filoların yaygınlaşmasını beklerken iklim etkilerinin bir bölümünü düşük operasyonel değişiklikle azaltma fırsatı verebilir.