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MAPL-EMIT: Google und NASA JPL kartieren Methanfahnen weltweit mit Deep Learning

Google Research und das Jet Propulsion Laboratory der NASA haben MAPL-EMIT vorgestellt, ein Deep-Learning-Modell, das Methanfahnen in Daten des EMIT-Instruments erkennt, quantifiziert und ihren Quellen zuordnet. Modell, Trainingsdaten und eine globale Datenbank werden öffentlich bereitgestellt.

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Aktualisiert: 2 Min.

Google Research und das Jet Propulsion Laboratory (JPL) der NASA haben mit MAPL-EMIT („Methane Analysis and Plume Localization with EMIT“) ein Deep-Learning-Modell vorgestellt, das Methanfahnen aus Satellitendaten erkennt. Grundlage sind Messungen des NASA-Instruments EMIT (Earth Surface Mineral Dust Source Investigation).

Das Modell nutzt das vollständige Strahlungsspektrum von EMIT und übernimmt laut Berichten drei Aufgaben zugleich: Es schätzt die Methananreicherung je Pixel, grenzt die Form der Fahne ab und lokalisiert die wahrscheinliche Emissionsquelle.

Trainiert wurde MAPL-EMIT auf 3,6 Millionen physikalisch simulierten Methanfahnen. Nach Angaben von Google erkennt es 50 Prozent mehr Fahnen als menschliche Experten; das Paper spricht von rund 1,5-mal so vielen plausiblen Fahnen wie menschliche Analysten und identifiziert weltweit mehr als 23.000 zusätzliche Fahnen, darunter Emissionen an 24 der 25 Deponien mit den weltweit höchsten Emissionen.

Die Partner stellen eine globale Datenbank der Methanfahnen über Google Earth Engine bereit; das trainierte Modell und die synthetischen Trainingsdaten sollen über Kaggle, Inferenzwerkzeuge über GitHub verfügbar sein.

Einordnung: Wie verlässlich die automatische Zuordnung in der Praxis ist, müssen unabhängige Auswertungen zeigen.

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