Исследователи используют ИИ и спутниковые снимки для получения первых в мире глобальных оценок выбросов парниковых газов от автомобильного транспорта

Ученые из Лаборатории прикладной физики Университета Джонса Хопкинса (APL) впервые использовали искусственный интеллект и машинное обучение для создания точных оценок выбросов парниковых газов от дорожного транспорта в 500 городах мира с наибольшими выбросами. Исследователи смогли оценить среднегодовую ежедневную интенсивность движения на отдельных участках дорог в городских районах и объединить эти данные с локализованными оценками коэффициентов выбросов транспортных средств.

Этот подход обеспечивает беспрецедентный уровень детализации и глобального охвата, позволяя рассчитывать выбросы для каждого участка дороги. Комбинация данных о дорожной активности, предсказанных с помощью машинного обучения, и региональных коэффициентов выбросов создает автоматизированные, точные, глобальные, своевременные и, что важно, практичные оценки выбросов. Работа стала частью наиболее детального из когда-либо составленных инвентаризационных списков выбросов парниковых газов, выпущенного международной коалицией Climate TRACE (Tracking Real-time Atmospheric Carbon Emissions) 9 ноября.

«Вы не можете изменить то, что не можете измерить, и это большая проблема в борьбе с изменением климата», — пояснила Мэриса Хьюз, помощник руководителя программы по экологической устойчивости в APL. Способность рассчитывать выбросы для каждого участка дороги — ключевой шаг к «радикальной прозрачности» в понимании источников выбросов. Это позволяет проводить анализ и сравнения, чтобы понять, какие меры по снижению выбросов работают, а какие — нет. Хотя цель отслеживать выбросы в реальном времени с каждым новым спутниковым снимком еще впереди, теперь она кажется достижимой.