Akár meg is háromszorozódhat a légköri turbulencia 2050-re – így készül a légiközlekedés

„Vért láttunk a mennyezeten… Teljes volt a káosz." Így írta le egy utas azt a helyzetet, amely során egy Singapore Airlines járat súlyos légörvénybe került 2024-ben, Mianmar déli része felett. „Sokan a földön feküdtek."

Az év elején a United Airlines egy Boeing 787-es gépe is erős turbulenciát tapasztalt a Fülöp-szigetek felett. Akkor egy légiutas-kísérő a mennyezetnek csapódott. Az eredmény? Agyrázkódás és egy törött kar.

A hasonló, légörvényekkel kapcsolatos incidensek száma az emberi tevékenység által okozott klímaváltozás következtében növekszik.

Paul Williams, a Reading-i Egyetem légkörtudományi professzora szerint a műholdak, radarok és az emberi szem számára is láthatatlan, felhő nélküli súlyos légörvények száma (clear air turbulence, rövidítve CAT) 55%-kal nőtt 1979 óta – mióta a megbízható meteorológiai feljegyzések elkezdődtek.

A turbulencia esetek száma a 2050-es évekre várhatóan megháromszorozódik világszerte, és ez valószínűleg jelentős hatással bír majd a Kelet-Ázsia és az Észak-Atlanti-óceán feletti légi útvonalakra. Ez akár az emberek repülési hajlandóságát is befolyásolhatja, ugyanis a korábbi turbulenciaélmények ugyanúgy szerepelnek a repüléstől való félelem leggyakoribb indokai között, mint az irányítás elvesztésétől való félelem.

A légörvény – azon kívül, hogy veszélyes lehet – többletköltséget is jelent a légiközlekedési iparágnak, mivel fokozza a gépek kopását, és az egyes útvonalak meghosszabbítását is okozhatja, amikor a pilóták megpróbálják elkerülni azt.

Az ilyen manőverek több üzemanyag-fogyasztással és magasabb károsanyag-kibocsátással járnak. Bár a turbulencia általában inkább kényelmetlenséget okoz, mint sérülést vagy halált, a légkörben növekvő káosz miatt a légitársaságok, tudósok és mérnökök azzal szembesülnek, hogy megoldásokat kell találniuk a probléma enyhítésére.

A badeni székhelyű osztrák Turbulence Solutions cég apró lapocskákat ("flaplet") fejlesztett ki, amelyeket a repülőgépek nagyobb fékszárnyaira (vagy a csűrőkre) lehet felszerelni. Ezek a kis elemek úgy módosítják a szögüket, hogy ellensúlyozzák a légáramlás változásait, a szárny élén mért nyomásadatok alapján. Ez segít stabilizálni a repülőgépet, hasonlóan ahhoz, ahogy a madarak apró tollmozdulatokkal korrigálnak repülés közben.

A vállalat szerint ez a technológia több mint 80%-kal csökkentheti az utasok által érzékelt turbulenciaterhelést. Noha ezt eddig csak kis repülőgépeken tesztelték, András Gálffy vezérigazgató, aki maga is műrepülő pilóta, biztos abban, hogy a megoldás nagyobb gépeken is alkalmazható lesz.

„A turbulenciáról általában úgy tartják, hogy azt vagy el kell kerülni, vagy el kell fogadni, és úgy kezelni, hogy bekapcsoljuk a biztonsági övet, illetve megerősítjük a szárnyat" – magyarázta. „Mi viszont azt mondjuk, ezt nem kell elfogadni. Csak megfelelő ellenjelet kell adni. A kisgépeknél ez mindig is probléma volt, de a kereskedelmi repülésben is egyre komolyabb gond, mert a turbulencia növekszik."

Az örvények, légörvények és feláramlások közvetlen átrepülése minimális zavaró hatással nemcsak precíz mérnöki megoldásokat igényel, hanem rengeteg fejlett matematikát és a folyadékdinamika elemzését is. (A levegő, akárcsak a víz, folyadéknak számít.) A helyzet mindig bonyolult lesz, mert a turbulencia alapvetően kaotikus jelenség.

Apró zavarok – például a szél épületről való visszaverődése vagy egy másik repülőgép légörvénye – megváltoztathatják a légáramlás viselkedését. Ez nehezen érthető az ember számára, de a mesterséges intelligenciának (MI) már könnyebben mehet.

„A gépi tanulás (machine learning vagy ML) hatékonyan találja meg az összefüggéseket a sokváltozós adatokban" – vetette fel Ricardo Vinuesa, a stockholmi KTH Műszaki Egyetem kutatója, aki folyadékmechanikával, mérnöki tudománnyal és mesterséges intelligenciával foglalkozik.

„Talán a turbulencia lehet az MI tökéletes alkalmazási területe."

Egy friss kísérletben, Vinuesa és kollégái a Barcelonai Szuperszámítógép Központból és a Delfti Műszaki Egyetemről egy olyan mesterséges intelligencia (MI) rendszert teszteltek, amely „szintetikus légsugarakat" irányított egy szimulált repülőgép szárnyára.

Az MI-t mély megerősítéses tanulással képezték, vagyis próbálgatás és hibázás útján, hasonlóan ahhoz, ahogy egy kisgyermek megtanul járni. „Ahelyett, hogy a légáramlást előre mérnénk, mesterséges intelligenciával nagyon pontos numerikus szimulációkat készíthetünk arról, hogyan viselkedik a légáram, a szárnyon közvetlenül végzett mérések alapján" - tette hozzá Vinuesa.

„A neurális hálózatok (olyan MI modell, amely az emberi agy működését utánozza) sokszor nehezen értelmezhetők, ezért mi magyarázható MI-t alkalmazunk, hogy pontosan lássuk, mely mérések befolyásolják leginkább a modell előrejelzéseit." Vinuesa és kollégái technológiai cégekkel dolgoznak a további fejlesztéseken.

Tavaly, a Caltech és az Nvidia csapata extrém turbulenciát idézett elő egy szélcsatornában, hogy teszteljen egy MI-alapú érzékelő és előrejelző rendszert drónok számára. A teszt ígéretes eredményekkel zárult. A NASA Langley Kutatóközpontjában pedig egy olyan mikrofont teszteltek, amely képes érzékelni a tiszta levegős turbulencia által keltett ultraalacsony infrahangokat akár 480 km távolságból.

Egy másik, legalább 2010 óta fejlesztés alatt álló megközelítés a Lézeres Távolságmérés (LIDAR) alkalmazása a repülőgép körüli levegő 3D-s térképének létrehozásához, hasonlóan ahhoz, ahogy az önvezető autók pontfelhőt hoznak létre a környező tárgyakról és járművekről, hogy eligazodjanak a környezetükben.

Egy 2023-as kínai tanulmány a „kettős hullámhosszú" LIDAR-rendszer használatát javasolta, amely állításuk szerint képes észlelni a műholdak és radarok számára is láthatatlan enyhe vagy mérsékelt felhőnélküli légörvényeket, 7–10 km-rel a repülőgép előtt.

Sajnos a ritkább levegőmolekulák a nagy magasságban azt eredményezik, hogy a műszerek túl nagyok, nehezek és energiaigényesek lesznek ahhoz, hogy a meglévő kereskedelmi repülőgépekben használhatóak legyenek.

A gyártás, az MI és az új érzékelők összefonódása teljesen átalakíthatja a légiközlekedést a 21. század második felében. De mi történik ma?

Felszállás előtt a pilóták ellenőrzik az időjárás-jelentést, tanulmányozzák a futóáramlási adatokat, konzultálnak a repüléstervező szoftverekkel és ellenőrzik az előrejelzéseket, például a grafikus turbulencia útmutató rendszert (Graphical Turbulence Guidance vagy GTG), amelyhez Paul Williams is hozzájárult.

„Körülbelül 20 éve a turbulencia 60%-át tudtuk előre jelezni" – mutatott rá, – „ma inkább 75%-ot, és azt hiszem, a karrierem célja az, hogy ezt a számot egyre feljebb tornázzam."

Amikor megkérdeztem, mi akadályozza a fejlődést, Williams azt mondta, a repülőgépek által mért turbulenciaadatokhoz való hozzáférés.

„A kutatóknak meg kell vásárolniuk ezeket az adatokat, és ez nem olcsó."

A modern számítástechnika, a mesterséges intelligencia és a műholdak fejlődése jelentősen javítja az időjárás-előrejelzés pontosságát, viszont általános hiány van a felszín feletti szélmérésekből.

Amit tudunk, az mintegy 1300 meteorológiai ballonállomásról és a naponta felszálló körülbelül 100 000 kereskedelmi járat gyorsulásmérőiből származik.

A Turbulence Aware (turbulenciafigyelő) rendszer, amelyet a Nemzetközi Légi Szállítási Szövetség (IATA) fejlesztett ki, anonimizálja és megosztja a valós idejű turbulenciaadatokat, és ma már olyan légitársaságok használják, mint az Air France, az EasyJet és az Aer Lingus. Az utasok pedig egyre több olyan alkalmazást (mint például a Turbli) érhetnek el, amely hozzáférést biztosít azokhoz az adatokhoz, amelyeket eddig csak a pilóták és a diszpécserek láthattak.

„Én a Turblit használom" – említette meg Williams. „Meglehetősen pontosnak találtam, figyelembe véve azt a kikötést, hogy miután nem ismerik a pontos útvonalat, így nem lehetnek 100%-ban pontosak. De ez egy kicsit olyan, mint amikor egy hipochonder rákeres a tüneteire a neten" – tette hozzá. „Nem vagyok benne biztos, hogy ez mindig segít."

Ezt a cikket újságíróink írták és lektorálták, a fordításhoz mesterséges intelligencia által támogatott eszközök segítségét használták, egy kísérleti projekt részeként.

Szerkesztette: Sebestyén Roland