구글·NASA JPL, 우주서 메탄 누출 탐지하는 AI 'MAPL-EMIT' 공개
구글과 NASA JPL은 우주에서 메탄 배출을 추적하는 AI 모델 'MAPL-EMIT'을 발표했다. 360만 건의 시뮬레이션을 학습해 전문가보다 50% 더 많은 메탄 기둥을 감지하고 전 세계에서 2만 3천 개 이상의 기둥을 추가 식별했다. 모델과 도구는 캐글과 깃허브에 공개됐다.
MAPL-EMIT은 구글과 NASA JPL이 공동 개발한 오픈소스 딥러닝 모델로, NASA의 EMIT 관측 장비 데이터를 활용해 우주에서 전 세계 메탄 배출 기둥을 추적합니다.
작동 방식과 탐지 성능
복잡하고 잡음이 많은 지표면에서 메탄 가스를 찾아내는 일은 전문가에게도 까다로운 병목이었습니다. MAPL-EMIT은 물리 시뮬레이션으로 생성된 360만 개의 메탄 기둥 데이터를 학습해 이를 극복했습니다. 실제 탐지에서 전문가보다 50% 더 많은 기둥을 감지했으며, 전 세계에서 2만 3천 개 이상의 기둥을 추가로 찾아내 세계 최대 배출 매립지 25곳 중 24곳을 정확히 포착했습니다.
구글은 어스 엔진에 글로벌 기둥 데이터베이스와 시각화 앱을 공개했으며, 오픈소스 모델은 캐글에, 추론 도구는 깃허브에 배포했습니다.
왜 중요한가
기후 연구자나 환경 정책 입안자, 인프라 운영자라면 대규모 라벨링 작업 없이도 위성 데이터를 활용해 대규모 배출원을 즉시 감시할 수 있는 유용한 도구입니다.
물리 시뮬레이션 데이터를 활용해 실제 학습 데이터 부족 문제를 해결한 점이 매우 영리합니다. 전문가의 수작업에 의존하던 과정을 확장 가능한 자동화 파이프라인으로 전환함으로써, 심각한 온실가스 누출을 훨씬 빠르고 정확하게 찾아내 조치할 수 있게 되었습니다.
출처 (1)
- blog.google(새 탭에서 열림)원문blog.google