Công nghệ và AI giúp ngành hàng không tiến bước trong hành trình dọn "rác" khí thải

Google và nhiều hãng bay lớn đang ứng dụng công nghệ và trí tuệ nhân tạo nhằm giảm thiểu vệt khí thải, vốn chiếm hơn 35% tác động nóng lên toàn cầu của ngành hàng không.

Vệt khí thải máy bay: Mạnh Hơn Cả CO2?

Khi máy bay đạt độ cao lớn, mà theo tính toán khoảng 10.000 - 13.000 mét, nhiệt độ và độ ẩm đạt trạng thái lý tưởng sẽ ngưng tụ khí thải nóng từ động cơ. Từ đó, tạo thành những vệt khói trắng tựa mây, còn gọi là vệt khí thải hoặc vệt ngưng tụ. Theo Cơ quan Thời Tiết Quốc Gia Hoa Kỳ, những vệt này có thể nhanh chóng tan biến trong điều kiện khô ráo. Tuy nhiên, ở môi trường độ ẩm cao, chúng có thể tồn tại hàng giờ, bị gió thổi lan rộng ra hàng dặm, cao tới 200-400 mét và biến thành mây ti nhân tạo. Đây là hiện tượng được biết đến như một trong các "thủ phạm" giữ nhiệt chính trên Trái Đất. Ý kiến chuyên môn từ các nhà khoa học khác nhận định những vệt khói lan rộng này không chỉ phản xạ ánh sáng mặt trời chiếu vào mà còn giữ lại nhiệt thoát ra, tạo ra hiệu ứng làm ấm ròng tương tự như sự nóng lên do khí thải CO2. Báo cáo từ Uỷ ban liên chính phủ về biến đổi khí hậu (IPPC) ước tính những "đám mây nhân tạo" này chịu trách nhiệm cho 35% tác động làm ấm khí hậu từ ngành hàng không, lĩnh vực. Do nắm rõ nguyên nhân, vệt khí thải được cho là một vấn đề cấp bách đáng ưu tiên xử lý để giảm thiểu tác động khí hậu.

Vệt khí thải (contrails) đóng góp 35,3% tác động với biến đổi môi trường (Ảnh: Google Research)

Trước thực trạng đó, nhiều tổ chức chính phủ và tư nhân đã bắt tay vào nghiên cứu, ứng dụng công nghệ khoa học thế hệ mới và AI để đưa ra những giải pháp đột phá.

Google Flights: công cụ đánh giá mức độ rủi ro vệt khí thải đầu tiên

Sau hai năm nghiên cứu và thử nghiệm miệt mài, đầu tháng 7/2025, Google đã tích hợp tính năng đột phá phân loại rủi ro vệt khí thải vào ứng dụng Google Flights, áp dụng cho mọi chuyến bay thương mại. Đây là một bước tiến mang tính cách mạng, trao quyền cho hành khách đưa ra những quyết định sáng suốt hơn khi đặt vé. Dựa trên Mô hình Tác động Du lịch (Travel Impact Model API), giờ đây hành khách có thể chọn chuyến bay "xanh" dựa trên hai tiêu chí rõ ràng gồm lượng khí thải CO₂ và mức độ rủi ro vệt khí thải.

Mô hình này do Google vận hành dưới sự giám sát của một ủy ban cố vấn độc lập gồm các chuyên gia hàng đầu thế giới về hàng không và phát triển bền vững. Ông Jayant Mukhopadhaya, chuyên gia nghiên cứu cấp cao tại Hội đồng Quốc tế về Vận tải Sạch (ICCT) khẳng định: "Đây là nỗ lực đầu tiên nhằm cung cấp cho người tiêu dùng thông tin về ảnh hưởng tiềm tàng của vệt khí thải ngay từ thời điểm đặt vé."=

Google lần đầu giới thiệu Travel Impact Model vào năm 2021, nhưng đã tạm gỡ bỏ thông tin về vệt khí thải và các yếu tố phi CO₂ vào tháng 7/2022 do thiếu độ chính xác dữ liệu cụ thể cho từng chuyến bay. Lý do nằm ở sự sai khác tình trạng của vệt khí thải và các khí thải phi CO₂ phụ thuộc lớn thời tiết thực tế, độ cao bay, thời gian trong ngày và mùa trong năm.

Trong hai năm qua, đội ngũ phát triển Travel Impact Model không ngừng nâng cấp mô hình, sử dụng hệ thống tính toán "Contrail Energy Forcing" để phân tích khả năng giữ nhiệt của vệt khí thải, tính theo tỷ lệ tương ứng với lượng khí CO₂ thải ra trong 100 năm của chuyến bay. Nhờ đó, người dùng giờ đây có thể hình dung mức độ nghiêm trọng theo phân loại "trung bình, cao, thấp" của vệt khí thải cùng mức CO₂ trong một hành trình cụ thể.

Hiển thị mức độ rủi ro của vệt khí thải trên Google Flights (Ảnh: Google Research)

"Chúng tôi đã dành suốt 2 năm liên tục để mở rộng giới hạn của khoa học, nhằm mang đến thông tin hành động rõ ràng nhất về tác động vệt khí thải trong tương lai cho người tiêu dùng," ông Mukhopadhaya nhấn mạnh. Mô hình TIM hiện đã có thể tính đến nhiều yếu tố phức tạp như mùa trong năm, vĩ độ sân bay đi và đến cùng thời điểm trong ngày của hành trình. Bên cạnh việc nâng cao nhận thức, tính năng này trở thành “thước đo” mới, gián tiếp thúc đẩy các hãng bay tìm giải pháp giảm thiểu tác động môi trường qua việc giảm hình thành vệt khí thải.

Ứng dụng AI để điều hướng đường bay, chủ động giảm thiểu vệt khí thải

Không chỉ dừng lại ở công cụ đánh giá, các hãng hàng không còn chủ động cắt giảm vệt khí thải thông qua việc tối ưu hóa đường bay. Một trong những sáng kiến tiên phong là Project Contrails hợp tác giữa American Airlines và Google.

Ông Ben Dias, Giám đốc khoa học AI tại Tập đoàn IAG (đơn vị chủ quản của British Airways và Aer Lingus), khẳng định vai trò ngày càng thiết yếu của thuật toán AI trong buồng lái, hỗ trợ phi công lựa chọn lộ trình bay tối ưu. "Thời tiết luôn biến động. Nếu bỏ lỡ một cơn gió thuận hay gặp phải gió ngược, mức tiêu hao nhiên liệu sẽ thay đổi đáng kể," ông Dias giải thích thêm, "Việc nắm sát dữ liệu thời tiết theo thời gian thực giúp phi công điều chỉnh đường bay, tiết kiệm nhiên liệu và nhờ đó giảm phát thải CO₂." Báo cáo của Google cho thấy, nhờ ứng dụng AI để tránh các vùng dễ hình thành vệt khí thải, dự án đã có thể cắt khoảng 54% lượng vệt khí thải trên một số tuyến bay.

Các nhà khoa học sử dụng hình ảnh vệ tinh GOES-16, dữ liệu thời tiết và chuyến bay để đào tạo thuật toán AI nhằm xác định vệt khói máy bay trên bầu trời nước Mỹ (Nguồn: Google Research)

Cuối năm ngoái, GE Aerospace đã bắt tay với NASA Langley Research Center để xây dựng bản đồ 3 chiều chi tiết về cách thức hình thành và biến mất của vệt khí thải. Họ sử dụng máy bay Boeing 747 Flying Test Bed (FTB) của GE và máy bay G‑III (Gulfstream C‑20B) của NASA để thu thập dữ liệu về vệt khí thải bằng công nghệ LiDAR tiên tiến. Mục tiêu lớn hơn của nỗ lực này là bàn giao dữ liệu nhằm phát triển động cơ máy bay thế hệ mới hạn chế hình thành vệt khí thải nguy hại, giảm thiểu tối đa tác động phi CO₂ lên môi trường.

Đội ngũ chuyên gia tại trung tâm NASA Langley Research Center (Ảnh: GE Aerospace)

Ngành hàng không hiện chịu trách nhiệm khoảng 50% khí thải ra môi trường của toàn ngành du lịch. Sự kết hợp mạnh mẽ giữa công nghệ tiên tiến và trí tuệ nhân tạo đúng cách hứa hẹn tạo ra một tương lai bay "sạch" hơn.