Las líneas blancas que ves detrás de algunos aviones no siempre desaparecen rápido. En ciertas condiciones de frío y humedad, esas estelas de condensación pueden expandirse como nubes y atrapar calor en la atmósfera. Google estima que representan cerca de un tercio del impacto climático total de la aviación.
Ahora, la compañía lleva su investigación del laboratorio al cielo del Asia-Pacífico. Google se asoció con Cathay Pacific para probar rutas que eviten las zonas donde es más probable que se formen estelas persistentes durante vuelos ultralargos.
Cómo funciona la IA para evitar estelas
La idea es sencilla, aunque hacerla funcionar a escala requiere bastante tecnología: si un avión modifica ligeramente su altitud, puede atravesar una zona atmosférica menos favorable para la formación de estelas que contribuyen al calentamiento.
No se trata de cambiar radicalmente la trayectoria ni de alterar la seguridad del vuelo. Son ajustes pequeños, similares a los que las tripulaciones realizan por razones operativas, siempre dentro de los parámetros establecidos.
El sistema combina varios tipos de información:
- Predicciones de inteligencia artificial sobre las condiciones atmosféricas.
- Imágenes satelitales para identificar estelas y analizar su evolución.
- Datos meteorológicos avanzados sobre temperatura, humedad y viento.
- Información operativa para determinar si una modificación de altitud es viable.
Antes del despegue, los equipos de despacho pueden estudiar las zonas de riesgo y preparar una ruta alternativa. Durante el vuelo, Cathay Pacific recibe las predicciones actualizadas en la cabina mediante la conexión Wi-Fi del avión y su Electronic Flight Folder, una herramienta digital que reúne información operacional para los pilotos.
¿La diferencia? La recomendación no se queda en un modelo de investigación. Llega a los equipos que toman decisiones reales, integrada en los flujos de trabajo que ya utilizan las aerolíneas.
Más de 80 vuelos muestran una reducción estimada del 40 %
La primera fase del ensayo contempló más de 100 vuelos en la red de Cathay Pacific. De ellos, más de 80 siguieron rutas diseñadas para evitar condiciones propicias para la formación de estelas persistentes.
Según el análisis de imágenes satelitales realizado por Google, esos vuelos lograron una reducción estimada de aproximadamente 40 % en el impacto de calentamiento asociado a las estelas. La cifra no significa que se eliminaran todas las estelas ni que cada vuelo obtuviera el mismo resultado. Es una estimación basada en la comparación entre las rutas aplicadas y las condiciones que se esperaban sin intervención.
Uno de los corredores analizados fue la ruta entre Hong Kong y Singapur. De acuerdo con los resultados del ensayo, las intervenciones en este trayecto representaron más de la mitad de las reducciones de emisiones estimadas durante la prueba.
Ese dato muestra algo importante: no todas las rutas tienen el mismo potencial. La utilidad de la IA depende de encontrar con precisión los segmentos en los que un pequeño cambio de altitud puede evitar una estela persistente sin generar costos operativos desproporcionados.
De la prueba de concepto a una operación más amplia
Google y Cathay Pacific ampliarán ahora el ensayo con una segunda fase de vuelos. También colaborarán con Contrails.org, una organización sin fines de lucro que trabaja en el desarrollo de conocimiento científico sobre la mitigación de estelas.
La expansión permitirá estudiar cómo funciona el enfoque en distintos entornos operativos, incluidas rutas dentro de Asia y vuelos transpacíficos. Cada vuelo aporta datos sobre la precisión de las predicciones, la facilidad de uso para las tripulaciones y el impacto de los cambios de altitud en la operación.
Este tipo de solución tiene una ventaja evidente: no requiere esperar a que aparezcan nuevos aviones o combustibles. En teoría, puede utilizarse con aeronaves y combustible disponibles actualmente, siempre que existan datos confiables y que los ajustes sean compatibles con la seguridad, el tráfico aéreo, el consumo de combustible y los horarios.
La IA no elimina por sí sola el impacto climático de la aviación. Su valor está en ayudar a identificar decisiones pequeñas y concretas que, repetidas en miles de vuelos, pueden producir una diferencia significativa.
El desafío ahora es demostrar que estas predicciones mantienen su precisión en regiones y condiciones diversas. También será necesario medir de forma independiente los resultados y entender cuándo evitar una estela puede compensar el consumo adicional provocado por una modificación de ruta o altitud.
La aviación enfrenta un problema climático enorme, pero no todas las respuestas tienen que comenzar con una tecnología completamente nueva. A veces, una mejor predicción meteorológica, una imagen satelital y una decisión operacional tomada a tiempo pueden convertir una ruta habitual en una ruta con menor impacto.