{"id":45395,"date":"2023-11-27T14:34:19","date_gmt":"2023-11-27T19:34:19","guid":{"rendered":"https:\/\/einsteresante.com\/?p=45395"},"modified":"2023-11-27T14:34:20","modified_gmt":"2023-11-27T19:34:20","slug":"esta-nueva-herramienta-usa-aprendizaje-automatico-para-detectar-fugas-de-metano","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/2023\/11\/27\/esta-nueva-herramienta-usa-aprendizaje-automatico-para-detectar-fugas-de-metano\/","title":{"rendered":"Esta nueva herramienta usa aprendizaje autom\u00e1tico para detectar fugas de metano"},"content":{"rendered":"\n

El metano es un gas de efecto invernadero 30 veces m\u00e1s potente para atrapar calor que el di\u00f3xido de carbono durante 100 a\u00f1os. Es responsable de alrededor del 30% del aumento global de las temperaturas hasta la fecha. M\u00e1s de la mitad de las emisiones mundiales de metano provienen de actividades humanas en tres sectores: combustibles f\u00f3siles (principalmente petr\u00f3leo y gas), residuos y agricultura.<\/p>\n\n\n\n

Detener las fugas de metano ser\u00eda una gran ayuda para nuestra lucha contra el cambio clim\u00e1tico. Afortunadamente, recientemente se han puesto en \u00f3rbita sat\u00e9lites que pueden detectar metano. Pero examinar los datos y encontrar a los culpables sigue siendo bastante dif\u00edcil.<\/p>\n\n\n\n

Investigadores de la Universidad de Oxford han desarrollado una soluci\u00f3n. Han creado una nueva herramienta que detecta autom\u00e1ticamente columnas de metano en la Tierra desde la \u00f3rbita mediante el uso de aprendizaje autom\u00e1tico con datos hiperespectrales. Esto podr\u00eda ayudar a identificar las principales fuentes de metano en todo el mundo y tambi\u00e9n permitir acciones m\u00e1s efectivas para reducir las emisiones de gases de efecto invernadero.<\/p>\n\n\n\n

Actuar r\u00e1pidamente para reducir las emisiones de metano puede tener un impacto inmediato en la desaceleraci\u00f3n del calentamiento global. Sin embargo, hasta ahora, s\u00f3lo ha habido unos pocos m\u00e9todos para mapear f\u00e1cilmente columnas de metano a partir de im\u00e1genes a\u00e9reas y el paso de procesamiento requiere mucho tiempo. Esto se debe a que el metano es transparente para el ojo humano y para la mayor\u00eda de los sensores satelitales.<\/p>\n\n\n\n

La nueva herramienta de investigadores de Oxford, junto con NIO.space de Trillium Technologies, una empresa de inteligencia artificial, supera estos problemas al detectar columnas de metano en datos de sat\u00e9lites hiperespectrales. Estos detectan bandas m\u00e1s estrechas que los sat\u00e9lites multiespectrales m\u00e1s comunes, lo que facilita la detecci\u00f3n de la firma espec\u00edfica del metano.<\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, el gran volumen de datos generados plante\u00f3 un desaf\u00edo importante para el procesamiento sin la ayuda de la IA. Los investigadores entrenaron el modelo utilizando 167.825 mosaicos hiperespectrales (cada uno de los cuales representa un \u00e1rea de 1,64 km2) capturados por el sensor a\u00e9reo AVIRIS de la NASA sobre el \u00e1rea de Cuatro Esquinas en los Estados Unidos.<\/p>\n\n\n\n

Posteriormente, el algoritmo se utiliz\u00f3 con datos obtenidos de sensores hiperespectrales adicionales en \u00f3rbita, incluida la informaci\u00f3n recopilada por el \u00faltimo sensor hiperespectral de la NASA, EMIT (misi\u00f3n de investigaci\u00f3n de la fuente de polvo mineral de la superficie terrestre). EMIT est\u00e1 instalado en la Estaci\u00f3n Espacial Internacional y ofrece una cobertura completa de la superficie de la Tierra.<\/p>\n\n\n\n

A principios de este a\u00f1o, utilizando datos recopilados por EMIT, los investigadores de la NASA identificaron m\u00e1s de 50 \u201csuperemisores\u201d de metano en Asia Central, Medio Oriente y el suroeste de Estados Unidos. Los superemisores son instalaciones, equipos y otras infraestructuras, normalmente en los sectores de combustibles f\u00f3siles, residuos o agricultura, que emiten una gran cantidad de metano.<\/p>\n\n\n\n

“Lo que hace que esta investigaci\u00f3n sea particularmente interesante y relevante es el hecho de que en los pr\u00f3ximos a\u00f1os se desplegar\u00e1n muchos m\u00e1s sat\u00e9lites hiperespectrales, incluidos los de la ESA, la NASA y el sector privado”, dijo V\u00edt R\u016f\u017ei\u010dka, investigador principal, en un comunicado de prensa. “En combinaci\u00f3n, estos nuevos sensores proporcionar\u00e1n una cobertura hiperespectral global”.<\/p>\n\n\n\n

\"\"
Ejemplo de sat\u00e9lite de la NASA que detecta emisiones de metano. Cr\u00e9ditos de la imagen: NASA.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Mayor precisi\u00f3n
<\/strong>En general, el modelo tuvo una precisi\u00f3n de m\u00e1s del 81% en la identificaci\u00f3n de grandes columnas de metano, superando el enfoque m\u00e1s preciso anterior en un 21,5%. Adem\u00e1s, el m\u00e9todo tuvo una tasa de detecci\u00f3n de falsos positivos sustancialmente mejorada para la clasificaci\u00f3n de baldosas, reduci\u00e9ndola en aproximadamente un 41,83 % en comparaci\u00f3n con el enfoque anterior m\u00e1s preciso.<\/p>\n\n\n\n

Para fomentar la exploraci\u00f3n continua en la detecci\u00f3n de metano, los investigadores han puesto a disposici\u00f3n abiertamente tanto el conjunto de datos como el c\u00f3digo del modelo en GitHub. Actualmente est\u00e1n investigando la viabilidad de implementar el modelo directamente a bordo del sat\u00e9lite, permitiendo a otros sat\u00e9lites realizar observaciones posteriores.<\/p>\n\n\n\n

El procesamiento a bordo podr\u00eda significar que s\u00f3lo ser\u00eda necesario enviar a la Tierra alertas prioritarias, por ejemplo, una se\u00f1al de alerta de texto con las coordenadas de una fuente de metano identificada, dijo V\u00edt R\u016f\u017ei\u010dka. Esto tambi\u00e9n permitir\u00eda que los sat\u00e9lites colaboraran de forma aut\u00f3noma, y una detecci\u00f3n d\u00e9bil de un sat\u00e9lite servir\u00eda como aviso para los dem\u00e1s.<\/p>\n\n\n\n

Sus hallazgos fueron publicados en un estudio en la revista Nature Scientific Reports<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Fuente: ZME Science<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

El metano es un gas de efecto invernadero 30 veces m\u00e1s potente para atrapar calor que el di\u00f3xido de carbono durante 100 a\u00f1os. Es responsable de alrededor del 30% del aumento global de las temperaturas hasta la fecha. M\u00e1s de la mitad de las emisiones mundiales de metano provienen de actividades humanas en tres sectores: […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[14],"tags":[],"class_list":["post-45395","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-tecnologia"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/45395","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=45395"}],"version-history":[{"count":7,"href":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/45395\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":45403,"href":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/45395\/revisions\/45403"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=45395"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=45395"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=45395"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}