Cieli più azzurri grazie all'IA: ecco come Google sta abbattendo l'impatto climatico dell'aviazione

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• Il Regno Unito testa l’IA per ridurre le scie persistenti degli aerei, considerate una quota rilevante del riscaldamento legato all’aviazione.
• Operation Blue Skies agirà nello spazio aereo Shanwick, dove modelli e satelliti guideranno deviazioni di quota limitate per pochi voli selezionati.
• Il progetto vale 5 milioni di sterline e servirà a verificare se il beneficio climatico supera il carburante aggiuntivo consumato dalle correzioni.

Le scie bianche che compaiono dietro gli aerei possono avere un impatto che va oltre la loro presenza visibile. Quando persistono, possono espandersi e trattenere parte del calore che la Terra disperderebbe nello spazio. Secondo le stime richiamate dai promotori di Operation Blue Skies, il fenomeno sarebbe responsabile di circa un terzo dell’impatto climatico complessivo dell’aviazione. Il nuovo programma britannico vuole verificare se l’intelligenza artificiale possa ridurne gli effetti su scala oceanica.

Operation Blue Skies, cofinanziato dai partner industriali e dal Dipartimento per i Trasporti britannico attraverso l’ATI Programme, viene presentata come la prima sperimentazione di questa portata sostenuta da uno Stato. Il programma durerà 30 mesi e avrà un valore di 5 milioni di sterline.

• Perché le scie persistenti possono riscaldare il clima?
• Come funziona Operation Blue Skies nel Nord Atlantico

Perché le scie persistenti possono riscaldare il clima?

Le scie si formano quando, in quota, il vapore acqueo presente negli scarichi incontra aria fredda e umida. Il vapore si condensa e congela attorno alle particelle di fuliggine emesse dai motori. Molte formazioni si dissolvono rapidamente. Quelle persistenti, invece, possono trattenere il calore.

Il progetto non interviene direttamente sulle emissioni di anidride carbonica degli aerei, ma su un diverso effetto climatico. Non può quindi sostituire gli interventi necessari a decarbonizzare il trasporto aereo.

Come funziona Operation Blue Skies nel Nord Atlantico

Il banco di prova sarà lo spazio aereo Shanwick, nel settore orientale del corridoio nordatlantico. Secondo le simulazioni citate dai partner, in quest’area si concentra circa il 5% del riscaldamento globale attribuito alle scie.

I modelli di Google useranno le previsioni meteorologiche per individuare le zone in cui è più probabile la formazione delle scie con il maggiore effetto riscaldante. Le immagini satellitari permetteranno di verificarne la presenza e di misurare gli effetti delle deviazioni.

NATS riceverà le previsioni, che i suoi controllori potranno usare per chiedere ai piloti di un numero limitato di voli di cambiare quota. Lo scostamento potrà raggiungere circa 2.000 piedi, equivalenti a 610 metri.

Il programma comprende due prove operative, ciascuna della durata di circa quattro mesi. Le sessioni si svolgeranno nei due inverni compresi fra il 2026 e il 2028, con un numero di giornate di test variabile da 20 a 40 per stagione.

Le giornate di intervento saranno scelte nei periodi di minore traffico. Secondo Google, durante le ore interessate transiteranno nell’area circa 10.000 voli ogni anno.

Il tema centrale è il consumo aggiuntivo di carburante causato dal cambio di quota. Il beneficio climatico dovrà superare le emissioni prodotte dalla deviazione.

Nei test condotti con singole compagnie, le correzioni mirate sono risultate compatibili con le normali operazioni. Il nuovo programma deve però dimostrarne l’efficacia nell’intera area Shanwick; a valutarla saranno l’Imperial College London e l’Università di Cambridge.

Il governo britannico contribuisce al programma con 2,65 milioni di sterline. Google, che cura lo sviluppo dei modelli di intelligenza artificiale che individuano le aree a rischio, mette invece a disposizione gratuitamente risorse valutate 1,4 milioni.

In attesa dei risultati, Operation Blue Skies resta una verifica sul campo: non dimostra ancora che la soluzione sia efficace. La pubblicazione dei risultati in ambito accademico dovrebbe consentire di valutare la portata dei dati raccolti durante i due inverni di test.