Google presenta MAPL-EMIT, modelo de deep learning para mapear emisiones de metano desde satélite

Hecho Qué ha ocurrido

Google Research, en colaboración con NASA JPL, presentó MAPL-EMIT, un framework de deep learning basado en un transformer de visión (Swin-S) que detecta, cuantifica y localiza el origen de penachos de metano usando datos hiperespectrales del instrumento EMIT en la ISS. El modelo alcanza un recall del 84% frente a anotaciones expertas y detecta un 50% más de penachos plausibles que los métodos existentes en unos 1.100 gránulos EMIT, e identificó plumas en 24 de los 25 mayores vertederos emisores del mundo. Google libera la base de datos global de penachos en Earth Engine, el modelo entrenado y datos sintéticos en Kaggle, además de una librería de inferencia en GitHub.

Resumen generado mediante IA a partir de Google Research (original en inglés). Naturaleza de la información: declaración de parte interesada.