Um teste inovador conduzido pelo Google e pela American Airlines demonstra que a inteligência artificial pode efetivamente reduzir o impacto climático das viagens aéreas, modificando as trajetórias de voo para evitar a formação de rastros. O estudo, envolvendo mais de 2.400 voos reais entre os EUA e a Europa, revelou uma redução geral de 11,6% na formação de rastros visíveis quando os pilotos receberam opções de rotas otimizadas por IA.
O problema dos rastros: mais aquecimento do que CO₂?
Durante anos, o impacto ambiental da aviação foi em grande parte enquadrado nas emissões de dióxido de carbono. No entanto, pesquisas recentes sugerem que rastros de condensação – as faixas de condensação deixadas pelos motores das aeronaves – podem contribuir mais para o aquecimento do que o próprio CO₂, especialmente em certas condições atmosféricas. Estes cristais de gelo retêm o calor e podem ter um efeito cumulativo significativo nas temperaturas globais.
A chave é a previsibilidade: a IA pode agora prever onde se formarão estas regiões problemáticas e ricas em gelo da alta atmosfera, permitindo que os voos sejam redirecionados. Embora os testes em pequena escala tenham se mostrado promissores, este ensaio marca a primeira implementação controlada, aleatória e em grande escala em operações comerciais.
Como funcionou o teste
De janeiro a maio de 2025, os voos com destino ao leste foram divididos em dois grupos. Os despachantes de um grupo tiveram acesso a rotas sugeridas pela IA, projetadas para minimizar a formação de rastros; o outro não. O teste concentrou-se em voos noturnos porque os rastos causam mais aquecimento à noite (quando não refletem a luz solar de volta para o espaço).
Apesar da opção estar disponível, apenas 112 dos 1.232 voos do grupo assistido por IA realmente seguiram a rota alternativa, citando preocupações operacionais como custo e segurança. Mesmo com adoção limitada, os resultados foram significativos: os voos que seguiram os caminhos otimizados para IA mostraram uma redução de 62% nos rastros visíveis.
Implicações e desafios de dimensionamento
A equipe estima que o efeito de aquecimento de todo o grupo com rotas sugeridas foi reduzido em 13,7%, enquanto os voos que seguiram a rota otimizada tiveram uma redução impressionante de 69,3%. É importante ressaltar que o consumo de combustível permaneceu estatisticamente inalterado, sugerindo que evitar rastros não necessariamente acrescenta custos operacionais.
Edward Gryspeerdt, do Imperial College London, observa que isso é “provavelmente o melhor que você pode fazer com as ferramentas atuais”. No entanto, é improvável aumentar para uma redução de 60% em todos os voos devido às complexidades do mundo real na gestão do tráfego aéreo. Contudo, mesmo uma redução de 10% representaria um passo significativo em direcção a uma aviação mais ecológica.
“Isso validou a tese: se pudermos integrar isso com segurança no planejamento de voo, será uma forma escalonável de evitar rastros.” – Dinesh Sanekommu, Google.
O ensaio sublinha o potencial da IA para mitigar o impacto climático, indo além da simples redução das emissões de carbono. À medida que a modelagem preditiva melhora e a integração operacional se torna mais suave, espera-se que esta estratégia se torne uma prática padrão na indústria da aviação.
