ماذا حدث
قام Google ومختبر الدفع النفاث التابع لناسا بتطوير نموذج ذكاء اصطناعي يسمى MAPL-EMIT، والذي يستخدم بيانات من أداة الأقمار الصناعية EMIT التابعة لناسا للكشف عن أعمدة الميثان وقياسها وتحديد موقعها على مستوى العالم. تم تدريب النموذج على 3.6 مليون عمود ميثان يحاكي الفيزياء، واكتشف أعمدة أكثر بنسبة 50% من الخبراء البشريين. وقد حددت أكثر من 23000 عمودًا إضافيًا في جميع أنحاء العالم، بما في ذلك أعمدة في 24 من أكبر 25 مكبًا للنفايات في العالم.
نموذج MAPL-EMIT عبارة عن محول رؤية شامل يقوم بمعالجة طيف إشعاع EMIT الكامل لاسترداد تحسينات الميثان عبر جميع وحدات البكسل في المشهد بشكل مشترك. فهو يجمع بين محول تشفير Swin‑v2‑S ووحدة فك ترميز تلافيفية في بنية تشبه U‑Net ويؤدي ثلاث مهام في وقت واحد: تحديد كمية تعزيز الميثان لكل بكسل، وتحديد شكل كل عمود وحدوده، وتحديد مصدر كل انبعاث.
تم تدريب النموذج على 3.6 مليون عمود اصطناعي تم توليده باستخدام خط أنابيب محاكاة قائم على الفيزياء وتم حقنه في مشاهد حقيقية للانبعاثات. قام الباحثون بتقسيم 235000 قطعة من بلاط EMIT إلى مجموعات التدريب والتحقق من الصحة والاختبار وقاموا بتدريب النموذج على 32 شريحة Google TPU لمدة 96 ساعة تقريبًا.
وفقًا لمعايير العالم الحقيقي، استحوذ MAPL-EMIT على 84% من مجمعات أعمدة NASA EMIT L2B المشروحة يدويًا عبر مجموعة اختبار مكونة من 1,084 حبيبة EMIT مع تحديد ما يقرب من 1.5 مرة من عدد الأعمدة المعقولة التي حددها المحللون البشريون.
لماذا يهم
لنموذج الذكاء الاصطناعي آثار كبيرة على جهود مراقبة وخفض غاز الميثان. والميثان هو غاز قوي من غازات الدفيئة وله قدرة على الاحترار تزيد 30 مرة عن ثاني أكسيد الكربون على مدى إطار زمني مدته 100 عام. يمكن أن يساعد النموذج في تحديد وتتبع انبعاثات غاز الميثان من مصادر مختلفة، بما في ذلك مدافن النفايات والزراعة وإنتاج الطاقة. ويمكن استخدام هذه المعلومات لإرشاد قرارات السياسة واستراتيجيات التخفيف للحد من انبعاثات غاز الميثان ومكافحة تغير المناخ.
إن قدرة الميثان العالية على إحداث الانحباس الحراري العالمي تجعل الكشف الدقيق أمراً بالغ الأهمية للتخفيف من آثار تغير المناخ؛ يعمل النموذج على تحسين معدلات اكتشاف الأعمدة بنسبة 50% مقارنة بالخبراء البشريين ويكشف عن آلاف المصادر غير المسجلة سابقًا.
من خلال تحديد الانبعاثات من مدافن النفايات والزراعة ومنشآت الطاقة، يوفر MAPL-EMIT بيانات قابلة للتنفيذ للهيئات التنظيمية والشركات التي تهدف إلى تحقيق هدف خفض الميثان العالمي بنسبة 30٪ بحلول عام 2030.
تتيح الدقة المكانية الدقيقة للنموذج (60 مترًا) مقارنة بمنتجات الأقمار الصناعية الحالية الإسناد على مستوى المصدر، مما يدعم جهود الإصلاح والتخفيض المستهدفة في القطاعات ذات الانبعاثات العالية.
الآلية التفاعلية: كيف تعمل فعليًا
استكشف التكنولوجيا الأساسية وراء هذا التطور بشكل تفاعلي.
A route planner searches possible journeys using explicit rules. What does this illustrate about AI?
ماذا تشاهد بعد ذلك
التطورات والتطبيقات المستقبلية لنموذج MAPL-EMIT، بما في ذلك إمكانية تكامله مع أدوات الأقمار الصناعية الأخرى واستخدامه في مختلف الصناعات. وقد يكون لقدرة النموذج على اكتشاف وقياس أعمدة غاز الميثان آثار كبيرة على قطاعات مثل النفط والغاز والزراعة وإدارة النفايات.
دمج مخرجات MAPL-EMIT في أدوات Earth Engine العامة وكيفية اعتماد صناع السياسات والصناعة للبيانات الخاصة ببرامج خفض الانبعاثات.
التوسع المحتمل في النهج المتبع في التعامل مع غازات الدفيئة الأخرى واسترجاع الأقمار الصناعية المتعددة مع وصول أجهزة قياس الطيف الضوئي من الجيل التالي التابعة لناسا إلى الإنترنت.
تقييم المعدلات الإيجابية الكاذبة في التضاريس المعقدة والتحسينات اللاحقة التي يمكن أن تحسن موثوقية المراقبة التشغيلية.