La industria de la aviación afronta el reto de la sostenibilidad medioambiental de forma prioritaria por múltiples razones: la urgente situación de cambio climático, las crecientes exigencias regulatorias y la considerable presión de la opinión pública. En este sentido, y aunque las emisiones de CO2 son todavía el principal objetivo de reducción, los mecanismos no-CO2 se han demostrado hasta dos veces más perjudiciales que el dióxido de carbono respecto al calentamiento global. La formación de estelas de condensación y la nubosidad inducida asociada es el principal responsable de este efecto.

La aviación es la responsable del 2,5% de las emisiones de CO2 globales, y con la proyección decrecimiento se doblará esta cifra en 10 años. Además, es uno de los sectores que más difícil tiene la descarbonización debido a sus exigentes requisitos energéticos, sobre todo en los aviones de largo recorrido.

Una de las medidas más efectivas es el uso de SAF (Sustainable Aviation Fuel) que, con una diversidad de orígenes y tipos, es un combustible equivalente a los hidrocarburos de origen fósil pero cuyo ciclo de vida es mucho más sostenible. Como contrapartida este combustible se produce en pequeñas cantidades actualmente, y se espera que tenga unos niveles de producción aceptables sobre el 2050. Esto hace que sea clave usar SAF de la manera más eficiente, ya que su suministro estará limitado en el mercado en las próximas décadas.

Este es el objetivo fundamental del proyecto SMAR SAF, desarrollado por las empresas CiTD y ELLIOT CLOUD con el apoyo del SMART CITY CLUSTER, que busca desarrollar una aplicación que sea capaz de predecir, en tiempo real, la aparición de estelas de condensación persistentes al paso de una aeronave, en unas determinadas condiciones meteorológicas. Este sistema, que podrá además evaluar del impacto medioambiental asociado a las estelas y la nubosidad inducida para cada vuelo en particular, supondrá un paso fundamental hacia la mitigación de la principal contribución de la aviación al calentamiento global.

Para ello será necesario la explotación de datos relativos a información meteorológica e información sobre el vuelo, y utilizar la inteligencia artificial con el fin de generar predicciones para la detección y localización de zonas con condiciones de alta humedad relativa y temperatura específicas en la trayectoria de vuelo del avión.

El proyecto SMART SAF ha sido aprobado dentro de la línea de Proyectos de Tecnologías Digitales de la Convocatoria de Ayudas a las Agrupaciones Empresariales Innovadoras 2022b (AEI) concedida a Smart City Cluster por el Ministerio de Industria, Turismo y Comercio del Gobierno de España.