Google Research e NASA JPL usam IA para detectar metano com taxa de reconhecimento de 84%

De acordo com pt.wedoany.com-O Google Research, em colaboração com o Laboratório de Propulsão a Jato (JPL) da Administração Nacional da Aeronáutica e Espaço (NASA), utiliza uma estrutura de aprendizado profundo chamada MAPL-EMIT para detectar e analisar plumas de metano a partir do espaço. De acordo com dados do Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas (IPCC), o metano é o principal componente do gás natural e é responsável por cerca de um terço do efeito de aquecimento global atual. Como esse gás é invisível a olho nu, identificar pontos individuais de vazamento tem sido um dos principais desafios nos esforços de redução de emissões de metano.

MAPL-EMIT significa "Análise de Metano e Localização de Plumas com EMIT" (Methane Analysis and Plume Localisation with EMIT) e baseia-se na detecção orbital de metano realizada pela NASA usando o instrumento EMIT a bordo da Estação Espacial Internacional. O EMIT foi inicialmente projetado para mapear a composição mineral de regiões áridas, mas sua capacidade hiperespectral também captura a assinatura química do metano. O instrumento registra centenas de bandas de luz diferentes para cada pixel, permitindo que os pesquisadores identifiquem metano invisível em imagens convencionais. Seu campo de visão de 80 quilômetros, combinado a uma resolução espacial de 60 metros, é adequado para identificar emissões de instalações individuais. O Google Research aplica técnicas de aprendizado profundo a esses dados para automatizar a detecção de metano em larga escala e a estimativa de fontes.

A dificuldade dessa tecnologia reside no fato de que imagens de satélite podem conter formações geológicas e materiais de superfície semelhantes ao sinal do metano. Kate Brandt, diretora de sustentabilidade do Google, afirma que o metano é uma das oportunidades mais rápidas e eficazes para desacelerar o aquecimento global, mas também é difícil de reduzir e rastrear por ser invisível a olho nu. O MAPL-EMIT utiliza o aprendizado de máquina do Google e os dados do instrumento EMIT da NASA para melhorar a detecção, previsão e estimativa de fontes de plumas de metano. Em testes com dados reais de satélite, o MAPL-EMIT identificou com sucesso 84% dos vazamentos conhecidos e descobriu 50% mais vazamentos potenciais em comparação com métodos tradicionais de detecção.

O sistema adota uma arquitetura de transformador visual (vision transformer), analisando o espectro completo de luz e o contexto espacial circundante para distinguir plumas de metano genuinamente sopradas pelo vento de características do solo que poderiam causar falsos positivos. Ele também é capaz de analisar regiões industriais complexas onde as emissões de múltiplas instalações se sobrepõem, realizando simultaneamente quantificação aprimorada, delineamento de plumas e localização de fontes para determinar a quantidade de metano presente, delimitar os limites das emissões e rastrear suas origens.

Treinar modelos de inteligência artificial capazes de identificar metano globalmente enfrenta um gargalo de dados: atualmente não existem conjuntos de dados anotados contendo milhões de plumas reais de metano no mundo. Para isso, o Google Research e o Laboratório de Propulsão a Jato da NASA criaram 3,6 milhões de plumas sintéticas de metano e as inseriram em cenários reais do EMIT. A equipe utilizou simulações baseadas em física para reproduzir como as partículas de metano se dispersam sob diferentes condições atmosféricas e geográficas, permitindo que o MAPL-EMIT aprenda a partir de uma gama mais ampla de taxas de emissão, paisagens e formas de plumas, além de adquirir capacidade de estimativa de fontes e distinção de plumas sobrepostas.

Validado com base no conjunto de dados de plumas de metano L2B da NASA, o MAPL-EMIT capturou 84% das plumas anotadas por especialistas; em comparação com métodos existentes, ele identificou cerca de 50% mais plumas potenciais em aproximadamente 1.100 blocos de dados do EMIT. O modelo é capaz de detectar emissões mais fracas e mapeou com sucesso as plumas de 24 dos 25 maiores aterros sanitários do mundo em termos de emissões. Essas capacidades podem ajudar as partes interessadas a descobrir fontes de emissão anteriormente negligenciadas e fornecer subsídios para a priorização de esforços de redução de emissões.

As instituições que desenvolveram o MAPL-EMIT também disponibilizam recursos relacionados a usuários externos. O Google Research e o Laboratório de Propulsão a Jato da NASA fornecem um banco de dados global de plumas por meio do Google Earth Engine, modelos treinados e os 3,6 milhões de plumas sintéticas por meio do Kaggle, e publicam uma biblioteca de inferência no GitHub, oferecendo ferramentas para pesquisadores e desenvolvedores utilizarem a tecnologia. A equipe afirma que a abertura desses recursos à comunidade científica mais ampla visa apoiar pesquisadores, formuladores de políticas, líderes locais e a indústria na identificação de fontes de metano.

Este lançamento ocorre em um momento de expansão contínua do monitoramento de metano baseado em satélites. O Google afirma que o MAPL-EMIT pode servir como base para processar um catálogo mais amplo de dados do EMIT, enquanto a NASA está preparando a próxima geração de espectrômetros de imagem, com cobertura prevista para ser 30 a 50 vezes maior. Uma cobertura satelital mais ampla gerará mais dados ambientais a serem analisados, o que impõe maiores exigências a métodos automatizados com capacidade de processamento em larga escala. Para empresas dos setores de energia, agricultura e resíduos, dados de emissão mais detalhados podem apoiar reduções direcionadas, em vez de depender de estimativas aproximadas. O MAPL-EMIT demonstra assim o potencial sinérgico da inteligência artificial, da observação da Terra e de dados abertos na transformação do monitoramento de metano em ação climática.