Google и NASA JPL опубликовали модель MAPL-EMIT для поиска выбросов метана из космоса

Google Research и Лаборатория реактивного движения NASA разработали MAPL-EMIT — модель на основе трансформера компьютерного зрения для автоматического поиска и локализации шлейфов метана в гиперспектральных данных прибора EMIT на МКС. База обнаружений, обученная модель и инструменты инференса опубликованы в открытом доступе.

Google Research и Лаборатория реактивного движения NASA (JPL) представили MAPL-EMIT — систему глубокого обучения для анализа данных гиперспектрального прибора EMIT, установленного на Международной космической станции. Исследование опубликовано в журнале PNAS.

В основе MAPL-EMIT лежит трансформер компьютерного зрения Swin-S. Модель анализирует полный спектр излучения вместе с пространственным контекстом, выделяет границы шлейфов, оценивает повышенную концентрацию метана и определяет вероятное положение источника. Для обучения исследователи добавили 3,6 млн физически смоделированных шлейфов в реальные сцены EMIT.

При сопоставлении с экспертным набором NASA L2B модель обнаружила 84% размеченных шлейфов и выдала примерно на 50% больше правдоподобных кандидатов в около 1100 сценах EMIT. Она также обнаружила шлейфы на 24 из 25 крупнейших в мире свалок по объёму выбросов. Авторы отмечают, что на сложном рельефе сохраняется риск ложных срабатываний, поэтому результаты снабжены оценками уверенности и метриками для фильтрации.

База обнаруженных шлейфов размещена в Google Earth Engine. Обученная модель доступна на Kaggle, а библиотека инференса — на GitHub.