A medida que el calentamiento global provoca patrones meteorológicos cada vez más erráticos, el sector de las aerolíneas se enfrenta a un problema cada vez mayor. Sin embargo, esto no significa que los viajeros tengan que sufrir cada vez más turbulencias: como en la mayoría de los demás sectores, la inteligencia artificial (IA) puede ayudar.
Como informa The New York Times, los nuevos sensores, la modelización de datos y los satélites están siendo impulsados por la IA para hacer algo llamado aprendizaje automático, que podría ayudar a suavizar su próximo vuelo.
Un informe de la NASA publicado en marzo de 2023 informaba de que los cielos más desiguales eran sólo uno de los resultados del aumento de las cizalladuras verticales del viento derivadas del calentamiento global (cambios repentinos en la velocidad y dirección del viento a altitudes superiores a los 15.000 pies). Para 2050, este tipo de «turbulencia en aire despejado» podría aumentar entre un 10y un 40%, lo que dificultaría la navegación de los aviones a las altitudes actuales.
Además, a los pilotos les resulta especialmente difícil detectar las turbulencias de aire despejado por encima de las nubes, ya que se trata simplemente de aire en rápido movimiento que se ralentiza (o al revés). Las aerolíneas podrían eludirlo evitando las cuatro grandes corrientes en chorro que rodean el planeta, pero eso alargaría y encarecería los vuelos, ya que consumirían más combustible.
En la actualidad, los científicos introducen patrones y fenómenos meteorológicos en nuevos programas informáticos en los que la inteligencia artificial sigue aprendiendo de las predicciones que realiza. Los algoritmos permiten a estos programas evaluar continuamente las predicciones con los resultados reales, lo que les enseña a proporcionar predicciones más fiables cada vez.
En el caso de IBM, existe un gigantesco sistema de modelización que toma sus datos de otros cien sistemas, luego añade información de todos los principales informes por satélite y radio, como el Servicio Meteorológico Nacional, y después añade los datos de más de 250.000 estaciones meteorológicas situadas en torres y en los laterales de edificios de todo el mundo.
Los gobiernos también se están implicando. Un reciente proyecto financiado por la UE ha investigado cómo utilizar la IA para predecir, evitar y aliviar los retrasos en el sector aéreo, reuniendo a organizaciones de los sectores público y privado relacionadas con todos los aspectos del viaje del cliente en un enorme ejercicio de intercambio de datos.
Está claro que compartiendo ciertos datos las aerolíneas pueden ayudar a reducir los retrasos en los aeropuertos, sobre todo cuando los vuelos tienen franjas horarias muy pequeñas para dar la vuelta a un avión, a veces de tan sólo 45 minutos. Incluso el más pequeño de los retrasos puede hacer que todo un aeropuerto –y todas sus compañías aéreas– se queden sin actividad durante el resto del día.
La experiencia de Lufthansa es un ejemplo de cómo las aerolíneas necesitan y utilizan cada vez más la IA. Los vientos que soplan del noreste al suroeste de Suiza pueden provocar frecuentes retrasos y cancelaciones de vuelos de hasta un 30% en el aeropuerto de Zúrich, pero al utilizar la previsión de IA con Google Cloud, la aerolínea puede predecir con mayor exactitud los patrones de los vientos, y puede lograr una mejora relativa del 40% en la precisión.
La mayoría de las aerolíneas están de acuerdo en que el uso de la IA para predecir mejor los patrones meteorológicos y, por tanto, las rutas, permite un enorme ahorro de combustible. Además, según la Administración Federal de Aviación (FAA, por sus siglas en inglés), aproximadamente el 75% de los retrasos en los vuelos se deben al mal tiempo, lo que supone un gran incentivo tanto para los pasajeros como para las aerolíneas.
