Machine Learning in Soaring - Can AI Predict Thermals?

Voor zweefvliegpiloten is thermiek, de opstijgende kolommen warme lucht, de essentie van de vlucht. Het vinden en effectief gebruiken van deze onzichtbare energiebronnen is een kunst die jaren van ervaring en een bijna intuïtief begrip van het landschap, het weer en de lucht vereist. Traditioneel vertrouwt de piloot op indicatoren zoals cumuluswolken, grondvormen, vogels en de gevoelige variometer. Dit blijft een constante, actieve zoektocht, waarbij succes vaak afhangt van lokale kennis en het vermogen om patronen te herkennen.

De opkomst van machine learning (ML) en kunstmatige intelligentie (AI) brengt nu een paradigmaverschuiving binnen handbereik. Deze technologieën bieden de mogelijkheid om enorme hoeveelheden historische en real-time gegevens te analyseren om patronen te ontdekken die voor het menselijk oog verborgen blijven. De centrale vraag wordt: kan een algoritme leren om de complexe, dynamische geboorte en het gedrag van thermiek nauwkeurig te voorspellen, en daarmee de zoektocht transformeren van een kunst in een wetenschap?

Dit onderzoeksveld richt zich niet op het vervangen van de piloot, maar op het creëren van een krachtige co-piloot. Door gegevens van satellieten, weerstations, numerieke weersvoorspellingsmodellen en eerdere vluchten te combineren, kunnen ML-modellen potentiële thermiekgebieden identificeren en de verwachte stijgingskracht voorspellen. Een dergelijk systeem zou de strategische planning van een cross-country vlucht radicaal kunnen verbeteren en de piloot onderweg van cruciale informatie kunnen voorzien.