Kako globalne temperature rastu na rekordno visoke, pritisak da se ograniči emisija gasova staklene bašte se pojačao. Metan je posebno na meti jer njegov značajan potencijal globalnog zagrevanja u kratkom roku prevazilazi ugljen-dioksid za preko 80 puta.
Međutim, praćenje emisija metana i sastavljanje njihovih količina bili su izazovni zbog ograničavanja kompromisa sa postojećim metodama detekcije.
Sada, istraživački tim koji uključuje Univerzitet Kjoto i Geolabe, SAD, razvio je metod za automatsko otkrivanje emisija metana na globalnom nivou. Rad je objavljen u časopisu Nature Communications.
„Naš pristup potencijalno može da obezbedi detekciju metana na visokoj frekvenciji i visokoj rezoluciji iz tačkastih izvora, utirući put za sistematsku kvantifikacionu metodu“, kaže glavni autor Bertrand Rouet-Leduc iz KiotoU-ovog Instituta za prevenciju katastrofa i Geolabe-a.
Rouet-Leduc dalje sugeriše da njihova metoda može pomoći u određivanju prioriteta i automatskoj validaciji atmosferskog ublažavanja metana, koji trenutno čini približno jednu trećinu globalnog zagrevanja.
Multispektralni satelitski podaci su se poslednjih godina pojavili kao održivo sredstvo za detekciju metana, omogućavajući rutinska merenja metana na globalnom nivou svakih nekoliko dana. Međutim, značajna buka muči ove podatke o metanu, a do sada su detekcije bile ograničene na veoma velike emisije i zahtevale su proveru ljudi.
Nasuprot tome, tim je obučio AI da automatski detektuje curenje metana preko 200 kg/h, što predstavlja preko 85% emisija metana u dobro proučenim, velikim basenima nafte i gasa.
„Kod satelitskih merenja, moraju se napraviti kompromisi između prostorne pokrivenosti, prostorne i vremenske rezolucije i spektralne rezolucije i povezane tačnosti detekcije. AI delimično nadoknađuje ove kompromise“, objašnjava koautor Klaudija Halbert, takođe iz Geolabe-a.
Pramenovi metana su nevidljivi i bez mirisa, tako da se obično detektuju specijalizovanom opremom kao što su infracrvene kamere. Teškoće u pronalaženju ovih curenja iz svemira se podrazumevaju, slično pronalaženju igle u plastu sena. Curenja su raspoređena širom sveta, a većina metana je relativno mala, što ih čini lako promašenim u satelitskim podacima.
Zajednički rad grupe predstavlja ključni korak ka preciznom, sistematskom praćenju emisije metana, bilo gde na Zemlji, svakih nekoliko dana.
„Automatizacija je najvažnija kada se analiziraju velike oblasti. Iznenadili smo se da AI može da automatizuje proces i dramatično nadmaši ljudsko oko u otkrivanju malih metana“, razmišlja Rouet-Leduc.
„U našoj sledećoj fazi planiramo da integrišemo dodatne satelite u globalnu studiju o emisiji metana.“
