14. June 2026
Avinor har nylig avsluttet en vellykket konsepttest av en ny kunstig intelligens-modell som skal forutsi rullebaneforholdene på norske flyplasser. Gjennom vintersesongen har modellen analysert store mengder data for å gi mer nøyaktige prognoser for friksjon og snøforhold, noe som lover godt for både sikkerheten og punktligheten i luftfarten.
Vinterdrift på norske lufthavner er en logistisk balansekunst av de sjeldne, der uforutsigbart vær raskt kan lamme infrastrukturen. I dag baserer man seg i stor grad på fysiske målinger og manuelle vurderinger etter at snøen har falt. Ved å koble historiske værdata sammen med sanntidssensorer og avanserte maskinlæringsalgoritmer, forsøker prosjektet å flytte fokus fra reaktiv brøyting og salting til proaktivt vedlikehold.
Flyplassoperatører og bakkemannskaper kan med denne teknologien planlegge ressursbruk og kjemikalieutlegging timer i forkant. Det reduserer svinn av kostbare avisingsmidler og gir færre unødige stengninger. Flyselskapene får på sin side mer forutsigbare landingsforhold, noe som muliggjør mer nøyaktig drivstoffplanlegging og reduserer behovet for kostbare ventemønstre i luften. For logistikkaktører som er avhengige av "just-in-time"-leveranser, betyr mer presise rullebaneprognoser rett og slett færre brutte leveransekjeder når vinterstormene herjer som verst.
Dette prosjektet er et klassisk og solid eksempel på hvordan såkalt "fysisk AI" – kunstig intelligens koblet mot operasjonell infrastruktur – skaper konkrete gevinster som merkes direkte på bunnlinjen og i klimaregnskapet.