طريقة جديدة تعتمد على الشبكة العصبية Mask R-CNN تبحث عن أعمدة الميثان في صور القمر الصناعي MethaneSAT. وبسبب نقص البيانات الحقيقية، تم تدريب الشبكة أولاً على بيانات من طائرة وأمثلة اصطناعية - مثل تدريب نظام التعرف على الوجوه من خلال صور قليلة. يعمل النظام النهائي في وضعين: 'البحث الواسع' يلتقط 94٪ من التسريبات، بينما يقدم 'الكاشف الدقيق' 92٪ من الاكتشافات الصحيحة. سيسرّع هذا النهج البحث عن تسريبات الميثان وإصلاحها، والتي تؤثر على المناخ.
يراقب القمر الصناعي MethaneSAT تسريبات الميثان – وهو غاز غير مرئي لكنّه يسخّن الكوكب بقوة. أما 'حاسة الشم' لديه فهي مطياف، وهو جهاز يلاحظ أدقّ تغيّر في لون الضوء المارّ عبر الغلاف الجوي. هذا هو الأثر الذي يتركه الميثان.
لكن لا يكفي التقاط الرائحة – بل يجب تمييزها عن آلاف الروائح الأخرى. في الماضي، كان الناس يدرسون الصور، أما الآن فقد دُرّب البرنامج مثل كلب صيد: في البداية يلتقط كل ما هو مريب، مثل الكلب الذي يمسك بأي أثر، ثم يأتي 'المرشد' – وهو خوارزمية ثانية – ليؤكد الصيد. الأكثر إثارة للدهشة: عندما 'ينبح' كلب الصيد في مكان فارغ، غالبًا ما يتبين أنه تسرّب حقيقي أغفله الخبراء بسبب حذرهم الزائد.
يتيح هذا الصيد إصلاح الأنابيب ومواقع الطمر بسرعة، مما يقلّل من انبعاثات الميثان، الذي يسخّن بقوة تزيد بـ 80 مرة عن ثاني أكسيد الكربون خلال العشرين عامًا الأولى.
🎯 يحبس الميثان حرارة أكثر بـ 80 مرة من ثاني أكسيد الكربون على مدى 20 عامًا.
🎬 في يوم من الأيام، ستقوم هذه الكواشف المدارية باستنشاق أغلفة الكواكب الخارجية بحثًا عن علامات الحياة.