GoogleとNASA JPL、宇宙からメタン排出を追跡するAI「MAPL-EMIT」発表

MAPL-EMITは、GoogleとNASA JPLが共同開発したオープンソースの深層学習モデルで、NASAのEMIT観測機器のデータを活用して宇宙から世界中のメタン排出羽流を検出・追跡できます。

仕組みと検出性能

複雑な地表ノイズの中からメタンを肉眼で特定するのは困難でしたが、MAPL-EMITは物理シミュレーションによる360万件のメタン羽流データを学習に用いています。その結果、人間の専門家と比べて羽流の検出数が50％向上し、世界中で2万3000件以上の羽流を新たに追加特定しました。これには世界最大級のメタン排出埋立地25カ所のうち24カ所が含まれます。

GoogleはEarth Engine上で全球羽流データベースと可視化アプリを公開したほか、モデル本体をKaggleで、推論用ツールをGitHubでオープンソース公開しています。

なぜ重要か

気候変動研究者や政策担当者、環境インフラの運用者にとって、専門家の手作業に頼らず衛星データから排出源を特定できる実用的なツールとなります。

物理シミュレーションで学習データを補うアプローチは極めて合理的です。手作業に依存していた非効率な解析を自動化・大規模化することで、強力な温室効果ガスの漏洩を迅速に発見し、対策を打つための基盤になります。