हालांकि नेट जीरो Methane Plume लक्ष्य प्रमुखतः सीओ2 उत्सर्जन पर केंद्रित हैं, मेथेन उत्सर्जन का मुकाबला करना तापमान की बढ़ती गर्मी को धीमा करने के लिए एक महत्वपूर्ण गतिविधि भी है। मेथेन CO2 के मुकाबले ही ऊष्मा को बंद करने में 80 गुना अधिक प्रभावी है, लेकिन इसका अधिकांश वायुमंडल काल (सैंटुरीयों की तुलना में लगभग 7 से 12 वर्ष) होता है।
मानवनिर्मित स्रोतों से मेथेन उत्सर्जन को त्वरित रूप से कम करने का कार्य इसलिए व्यापकता से गर्मी को धीमा करने और वायु गुणवत्ता में सुधार करने में तत्पर कर सकता है। अनुमान है कि आसानी से संभावना होने वाली methane plume उत्सर्जन में लगभग 0.3°C की रोकथाम हो सकती है।
तब तक, हालांकि, आसमानी छवियों से मेथेन प्ल्यूम को त्वरित रूप से मैप करने के लिए केवल बहुत ही कम तकनीकें थीं और प्रोसेसिंग कदम अत्यधिक समय लेने वाला था। इसका कारण है कि मेथेन गैस मानव नेत्र और अधिकांश उपग्रह सेंसर्स में दोनों के लिए पारदर्शी होता है।
यहां तक कि जब उपग्रह सेंसर्स मेथेन को पहचानने के लिए सही स्पेक्ट्रल सीमा में कार्य करते हैं, डेटा अक्सर शोर में छुपा रहता है, जिससे प्ल्यूम को पहचानने के लिए कठिनताओं का सामना करना पड़ता है।
ऑक्सफ़ोर्ड शोधकर्ताओं द्वारा विकसित एक नई मशीन लर्निंग टूल ने इन समस्याओं का सामना करने के लिए हाइपरस्पेक्ट्रल उपग्रहों के डेटा से methane plume की पहचान की है। ये सामान्य बहुवर्ण उपग्रहों से संबंधित सीमा को सुनिश्चित करने के लिए छोटे बैंडों में डेटा को कैप्चर करते हैं।
जिससे methane plume के विशिष्ट सिग्नेचर को सुरक्षित करना और शोर को बाहर करना आसान होता है। हालांकि, इससे पैदा होने वाला डेटा की मात्रा बहुत बड़ी होती है, जिसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के बिना प्रसंस्करण करना मुश्किल है।
शोधकर्ताओं ने मॉडल को नासा के एविरिस एरियल सेंसर द्वारा संग्रहित चार कॉर्नर्स क्षेत्र के ऊपर के 167,825 हाइपरस्पेक्ट्रल टाइल्स (प्रत्येक का प्रतिनिधित्व करते हैं 1.64 किमी² क्षेत्र) का उपयोग करके मॉडल को प्रशिक्षित किया। फिर इस एल्गोरिदम को अन्य ऊपरी अन्तरिक्ष सेंसरों से आए डेटा पर लागू किया गया।
जैसे कि नासा के नए हाइपरस्पेक्ट्रल सेंसर ईमिट (अर्थ सर्फेस मिनरल डस्ट सोर्स इन्वेस्टिगेशन मिशन) के द्वारा जुटाए गए डेटा, जो अंतरराष्ट्रीय अंतरिक्ष स्टेशन से जुड़ा हुआ है और पृथ्वी के पूरे क्षेत्र का कवरेज प्रदान करता है।
The model सफलतापूर्वक मेथेन छिद्रों की पूर्वानुमान करता है जिसके लिए 2019 में फोर कॉर्नर्स क्षेत्र के ऊपर AVIRIS हवाई मिशन से जुटे डेटा का उपयोग हुआ है। मॉडल methane plume की पहचान में 81% से अधिक सटीकता दिखाता है, जो पिछले सबसे सटीक दृष्टिकोण की तुलना में 21.5% अधिक है।
इसके अलावा, टाइल श्रेणीकरण के लिए झूठे सकारात्मक पहचान दर में भी यहाँ तक कि पिछले सबसे सटीक दृष्टिकोण को तुलना में करीब 41.83% की कमी के साथ साइफाइड है।
methane plume छिद्रों की और अध्ययन को प्रोत्साहित करने के लिए, अनुसंधानकर्ता ने अपने GitHub परियोजना पृष्ठ पर एनोटेटेड डेटासेट और मॉडल कोड को ओपन सोर्स के रूप में उपलब्ध किया है। वे वर्तमान में जांच रहे हैं कि क्या मॉडल सीधे उपग्रह पर स्थापित किया जा सकता है, जिससे अन्य उपग्रह NIO.space पहल के रूप में अनुवाद कर सकते हैं।
मुख्य अन्वेषक और डॉक्टरेट छात्र वीटmethane plume रुजिका (यूनिवर्सिटी ऑफ ऑक्सफोर्ड के कंप्यूटर साइंस विभाग) ने कहा: ‘इस प्रक्रिया के अनुग्रह से शुरूवात में केवल प्राथमिकता अलर्ट्स को ही पृथ्वी पर भेजा जाना होगा, उदाहरण के लिए, किसी पहचाने गए मेथेन स्रोत की संदर्भ में एक पाठ अलर्ट सिग्नल जो।
इसके अलावा, इससे एक सैन्य सैटेलाइट्स को स्वतंत्र रूप से सहयोग करने की अनुमति होगी: प्रारंभिक कमजोर पहचान बाकी सैटेलाइट्स के लिए सूचित करने के रूप में कार्य कर सकती है ताकि वे अपने इमेजर्स को रुचि के स्थान पर केंद्रित कर सकें।’
यह परियोजना यूरोपीय स्पेस एजेंसी (ईएसए) फाई-लैब द्वारा ‘कॉग्निटिव क्लाउड कंप्यूटिंग इन स्पेस’ (3सीएस) अभियान के माध्यम से वितरित हुई और ट्रिलियम टेक्नोलॉजीज पहल के हिस्से के रूप में किया गया।
नेचर साइंटिफिक रिपोर्ट्स में प्रकाशित हुई रिसर्च पेपर ‘हाइपरस्पेक्ट्रल मशीन लर्निंग मॉडल्स के साथ methane plume का सेमैंटिक सेगमेंटेशन’।
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