В Екатеринбурге разработали нейросеть для оценки потоков углекислого газа в таежных лесах

Нейросеть помогает специалистам уральского карбонового полигона оценивать потоки углекислого газа в темнохвойных таежных лесах. Погрешность результатов составляет 15%.

В Уральском федеральном университете (УрФУ) разработали нейросеть, которая помогает специалистам полигона «Урал-Карбон» оценивать потоки углерода в лесах, передает ТАСС. Сведения можно получать не только на исследуемом участке, но и по всей России.

Систему обучили связывать данные мультиспектральных сенсоров Modis, информацию о температуре воздуха и осадков с данными наземной сети станций Fluxnet. Модель создали специалисты лаборатории физики климата и окружающей среды УрФУ и апробировали на карбоновом полигоне в Коуровке.

«Главное, что можно делать с помощью нейросети, разработанной специалистами УрФУ, — оценивать ситуацию по всей России, где есть темнохвойные леса», — сказали в пресс-службе вуза.

Задача специалистов — понять, сколько углекислого газа растения полигона «Урал-карбон» поглощают из атмосферы. Нейросеть передает данные каждые восемь дней. Погрешность результатов системы составила 15%. Ученые рассчитали, что лесная экосистема за период роста и развития растений поглощает из атмосферы 1,5 т СО2 на гектар. Нейросеть оценила объем поглощенного газа в 1,3 т на гектар.

Исследователи Калифорнийского технологического института и основатели стартапа Captura в мае презентовали новый проект — систему удаления СО2 из океана. Она позволит извлекать 100 т углекислого газа из морской воды ежегодно — такое количество выделяют всего лишь 22 автомобиля в год.