Nový nástroj založený na princípe strojového učenia vyvinuli oxfordskí vedci. Hľadá metán v dátach z takzvaných hyperspektrálnych družíc.
Metán zachytáva asi osemdesiatkrát viac tepla ako oxid uhličitý. Podľa odhadov by pokles emisií tohto plynu mohol zabezpečiť zníženie otepľovania asi o 0,3 stupňa Celzia. Ilustračný obrázok. Zdroj: iStockphoto.com
Pre človeka je prakticky nemožné odhaliť včas a spoľahlivo emisie metánu. Umelá inteligencia to však dokáže. Ako informuje ČT24, tím vedený českým vedcom Vítom Růžičkom vytvoril nástroj, ktorý by ľudstvu mohol pomôcť v boji s klimatickou krízou.
Rýchle a presné údaje o emisiách vďaka AI
Ide o automatickú detekciu metánu z obežnej dráhy pomocou umelej inteligencie (AI). Mohlo by to pomôcť veľmi presne a navyše včas odhaliť továrne, ktoré porušujú pravidlá a predpisy a do ovzdušia vypúšťajú obrovské množstvo skleníkových plynov. Vedci opísali nový nástroj v odbornom časopise Scientific Reports.
Ťažko detekovateľný metán
Väčšina opatrení, ktoré majú spomaliť zmenu klímy, sa sústreďuje na emisie oxidu uhličitého, ktorého sa do atmosféry dostáva najviac. Metánu je tam síce menej, no je to oveľa účinnejší skleníkový plyn, ktorý zachytáva asi osemdesiatkrát viac tepla než oxid uhličitý.
Rýchlo sa rozpadá, takže jeho odstránenie z atmosféry by mohlo byť veľmi účinné. Niektoré štúdie odhadujú, že poklesom emisií tohto plynu by sa otepľovanie mohlo znížiť asi o 0,3 stupňa Celzia.
Problém je v tom, že metán sa ťažko deteguje, trvá to dlho a nie je to úplne spoľahlivé. Ide totiž o plyn, ktorý je pre ľudské oko neviditeľný, čo platí i pre väčšinu prístrojov, ktoré sa využívajú na snímanie Zeme. V prípade, že ho aj družice odhalia, signál sa stráca v šume mnohých iných dát. Odstránenie šumu bolo až doposiaľ prakticky nemožné. Zmenila to umelá inteligencia.
Dáta z hyperspektrálnych družíc
Oxfordskí vedci vyvinuli nový nástroj založený na princípe strojového učenia. Hľadá metán v dátach z takzvaných hyperspektrálnych družíc. Tie detegujú užšie pásma než bežnejšie multispektrálne družice, čo im uľahčuje identifikovanie tohto plynu a odfiltrovanie vyššie spomínaného šumu. Lenže z nich vychádza toľko dát, že ich nebolo možné spracovať. Poradila si s tým umelá inteligencia, ktorá v dátach hľadá vzorce.
Odhalenie znečisťovateľa
Programátori vycvičili model analýzou 167 825 sektorov snímaných hyperspektrálnou sondou. Každý sektor v tvare štvorca mal plochu 1,64 kilometra štvorcových. Išlo o družicu NASA vybavenú leteckým senzorom AVIRIS.
Algoritmus potom aplikovali na dáta z ďalších hyperspektrálnych senzorov na obežnej dráhe, napríklad na dáta získané z nového hyperspektrálneho senzora EMIT, ktorý je pripojený k Medzinárodnej vesmírnej stanici a poskytuje takmer globálne pokrytie Zeme.
Viac ako 81-percentná presnosť modelu
Pri detekcii veľkých metánových splodín dosahuje model presnosť viac ako 81 percent a je o 21,5 percenta spoľahlivejší než predchádzajúce najpresnejšie prístupy. Metóda tiež výrazne znížila mieru chýb, a to približne o 41,83 percenta v porovnaní s predchádzajúcim najpresnejším prístupom.
Hlavným autorom výskumu je český študent Vít Růžička pôsobiaci v Oxforde. Verí, že metóda by sa dala vylepšiť tak, aby ju zvládli priamo samotné družice, čo by mohlo proces výrazne uľahčiť. Uviedol: „Spracovanie na palube by mohlo znamenať, že spočiatku by bolo treba na Zem posielať len dôležité výstrahy, napríklad textový výstražný signál so súradnicami identifikovaného zdroja metánu. Navyše by to umožnilo autonómnu spoluprácu roja družíc – počiatočná slabá detekcia by mohla slúžiť ako varovný signál pre ostatné družice v konštelácii, aby zamerali svoje zobrazovacie prístroje na záujmové miesto.“
Zdroj: ČT24
(zh)
