Pro člověka je prakticky nemožné odhalit včas a spolehlivě emise metanu. Ale umělá inteligence to dokáže – a tým vedený českým vědcem popsal, jak na to.
Český vědec v Oxfordu vymyslel nástroj na odhalování metanových emisí. Pomůže mu AI
Výzkumníci z Oxfordské univerzity vytvořili nástroj, který by mohl klimatu planety pomoci víc než mnoho drastických opatření. Jde o automatickou detekci metanu z oběžné dráhy pomocí umělé inteligence (AI). Mohlo by to pomoci velmi přesně a navíc včas odhalit továrny, které porušují pravidla a předpisy a chrlí ho do ovzduší obrovské množství.
Vědci tento nástroj popsali v odborném žurnálu Scientific Reports.
Většina opatření, která mají zpomalit změny klimatu, se soustředí na emise oxidu uhličitého – hlavně proto, že se ho do atmosféry dostává nejvíc. Metanu je tam sice méně, ale jde o mnohem účinnější skleníkový plyn, který zachycuje asi osmdesátkrát víc tepla než právě oxid uhličitý. Rychle se ale rozpadá, takže jeho rychlé odstranění z atmosféry má prakticky okamžité účinky, projevují se během několika let. Některé studie odhadují, že snížení emisí tohoto plynu by mohlo zajistit, že se oteplování sníží asi o 0,3 stupně Celsia.
Problém je v tom, že metan se jen špatně odhaluje, trvá to dlouho a není to úplně spolehlivé. Je to totiž plyn neviditelný nejen pro lidské oko, ale i pro většinu přístrojů, které se ke snímání Země využívají. A když už ho družice odhalí, ztrácí se tento signál v šumu mnoha jiných dat. Odstranit ho bylo až doposud prakticky nemožné. Teď to ale změnila umělá inteligence.
Nový nástroj založený na principu strojového učení vyvinutý oxfordskými vědci hledá metan v datech z takzvaných hyperspektrálních družic. Ty detekují užší pásma než běžnější multispektrální družice, což jim usnadňuje, aby tento plyn našly a odfiltrovaly výše popsaný šum. Jenže z nich vychází tolik dat, že je nebylo možné zpracovat. Umělá inteligence, která v datech hledá vzorce, to ale dokáže snadno, ukazuje oxfordský projekt.
Jak odhalit znečišťovatele
Programátoři vycvičili tento model z analýzy 167 825 sektorů snímaných hyperspektrální sondou, každý tento sektor ve tvaru čtverce měl plochu 1,64 kilometru čtverečních. Šlo o družici NASA vybavenou leteckým senzorem AVIRIS. Algoritmus pak aplikovali na data z dalších hyperspektrálních senzorů na oběžné dráze, například na data získaná z nového hyperspektrálního senzoru EMIT, který je připojený k Mezinárodní vesmírné stanici a poskytuje téměř globální pokrytí Země.
Celkově model dosahuje přesnosti více než 81 procent při detekci velkých metanových zplodin a byl o 21,5 procenta přesnější než předchozí nejpřesnější přístup. Metoda také výrazně snížila míru chyb, a to přibližně o 41,83 procenta ve srovnání s předchozím nejpřesnějším přístupem.
Hlavním autorem výzkumu je český student Vít Růžička, který na Oxfordu pracuje. Věří, že by šlo metodu vylepšit tak, aby ji zvládly přímo samotné družice, což by mohlo proces velmi usnadnit: „Takové zpracování na palubě by mohlo znamenat, že zpočátku by bylo třeba na Zemi posílat jen důležité výstrahy, například textový výstražný signál se souřadnicemi identifikovaného zdroje metanu. Navíc by to umožnilo autonomní spolupráci roje družic – počáteční slabá detekce by mohla sloužit jako varovný signál pro ostatní družice v konstelaci, aby zaměřily své zobrazovací přístroje na zájmové místo.“
