ITA Airways развернула систему SITA OptiFlight на всём парке воздушных судов. По данным авиакомпании, за период 2025-2026 годов сэкономлено более 7 100 тонн топлива и сокращено свыше 22 100 тонн выбросов CO₂. Система использует прогнозы погоды в формате 4D в реальном времени и машинное обучение для оптимизации каждого профиля набора высоты. Это один из наиболее конкретных примеров применения ИИ в коммерческой авиации.
Как работает SITA OptiFlight
Иными словами, фаза набора высоты потребляет больше всего топлива. Именно на неё нацелена SITA OptiFlight. Для каждого вылета программа сопоставляет технические параметры воздушного судна с четырёхмерными метеорологическими прогнозами: скорость, ускорение, переходы высоты и число Маха при наборе. Это не фиксированный алгоритм, одинаковый для всех рейсов. Система адаптивна: она формирует индивидуальный профиль набора высоты под конкретный маршрут и погодные условия.
Машинное обучение и предиктивная аналитика работают параллельно, уточняя результаты по мере изменения условий. Небольшой выигрыш на каждом рейсе накапливается на тысячах вылетов в год и превращается в весьма ощутимые цифры. Похожая логика прослеживается в высокоинтенсивных применениях ИИ в других отраслях, где пошаговая оптимизация в масштабе даёт непропорционально крупный эффект.
Цифры: 7 100 т топлива и 22 100 т CO₂
ITA Airways зафиксировала ощутимое сокращение выбросов ещё до завершения внедрения системы на весь парк. Это свидетельствует об эффективности оптимизации уже на уровне отдельного рейса. Согласно опубликованным данным авиакомпании, за 2025-2026 годы сэкономлено более 7 100 тонн топлива и сокращено свыше 22 100 тонн выбросов CO₂.
Франческо Пресиче, руководитель отдела инноваций и стратегических проектов ITA Airways, заявил в официальном пресс-релизе компании: «Аналитика на основе данных и искусственный интеллект позволяют нам добиваться значительной экономии топлива и сокращения выбросов без ущерба для эффективности или безопасности.» Устойчивость и операционная эффективность не противоречат друг другу, если ИИ-система реализована грамотно.
Янн Кабаре, генеральный директор SITA for Aircraft, рассматривает ситуацию с коммерческой стороны. Топливо стабильно входит в число крупнейших статей расходов любой авиакомпании. Сокращение его расхода с помощью ИИ, это не только экологический выбор. И улучшение маржи, которое отражается в финансовой отчётности раньше, чем в ESG-докладе.
Регуляторный контекст, ускоряющий процесс
Фактически, коммерческая авиация отвечает примерно за 2,5% мировых выбросов CO₂, по оценкам Европейского агентства по окружающей среде. Реальный климатический эффект выше: высотные выбросы и образование инверсионных следов усиливают потепление сверх прямого вклада CO₂. Европейский регламент RefuelEU Aviation предписывает поэтапное увеличение доли устойчивого авиационного топлива (SAF) начиная с 2025 года: 6% к 2030 году и 70% к 2050 году.
Авиакомпании, которые не оптимизируют базовую топливную эффективность, рискуют войти в цикл соответствия требованиям SAF с уже вышедшими из-под контроля структурными издержками. SAF сейчас существенно дороже обычного авиакеросина, поэтому каждая тонна, сэкономленная с помощью ИИ, напрямую снижает объём SAF, который авиакомпания обязана закупать для выполнения нормативов смешивания.
ITA Airways стандартизировала оптимизацию набора высоты на основе ИИ для каждого вылета в своей сети. Период пилотных маршрутов и тестирования на части парка завершён. Система охватывает весь флот и работает в промышленной эксплуатации. Для перевозчиков, работающих в рамках европейского регулирования, возможность предоставлять детальные данные об эмиссиях по каждому маршруту, вероятно, перейдёт из категории конкурентного преимущества в обязательное условие соответствия требованиям в течение двух лет. У ITA Airways системы уже в продакшене, и это опережение измеримо: меньше операционных затрат сегодня и меньше регуляторных проблем к 2027 году.
