Google Research e il Jet Propulsion Laboratory della NASA hanno reso pubblico un modello di intelligenza artificiale in grado di individuare e mappare le emissioni di metano su scala globale a partire da dati satellitari.
Il sistema, battezzato MAPL-EMIT (Methane Analysis and Plume Localization with EMIT), è descritto in un paper pubblicato sui Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) e rappresenta, secondo i due enti, un passo avanti significativo verso l'automazione del rilevamento, della quantificazione e della localizzazione delle sorgenti di pennacchi di metano.
Il cuore del sistema è un'architettura vision transformer (nello specifico uno Swin-S transformer) addestrata su 3,6 milioni di pennacchi di metano simulati. Poiché non esiste un dataset globale ed etichettato di emissioni reali sufficientemente ampio, i ricercatori hanno sviluppato un framework di simulazione basato su modelli fisici "Lagrangian puff", capaci di riprodurre il movimento caotico e turbolento con cui il gas si disperde nell'atmosfera. Questi pennacchi sintetici sono stati poi iniettati direttamente in scene reali catturate da EMIT (Earth Surface Mineral Dust Source Investigation), lo strumento iperspettrale della NASA installato sulla Stazione Spaziale Internazionale.
