論文の概要: Near Real-time CO$_2$ Emissions Based on Carbon Satellite And Artificial
Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.09850v1
- Date: Tue, 11 Oct 2022 12:01:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-23 20:26:48.852298
- Title: Near Real-time CO$_2$ Emissions Based on Carbon Satellite And Artificial
Intelligence
- Title（参考訳）: 炭素衛星と人工知能によるco$_2$排出のほぼリアルタイム化
- Authors: Zhengwen Zhang, Jingjin Gu, Junhua Zhao, Jianwei Huang, Haifeng Wu
- Abstract要約: 我々は、データ検索アルゴリズムと2ステップのデータ駆動ソリューションの両方を含む統合AIベースのパイプラインを提案する。
まず、データ検索アルゴリズムは、炭素衛星、炭素源の情報、およびいくつかの環境要因を含むマルチモーダルデータから効率的なデータセットを生成することができる。
第二に、深層学習技術の強力な表現を適用した2段階のデータ駆動ソリューションは、人為的CO$排出の定量化を学習する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.727982405167758
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: To limit global warming to pre-industrial levels, global governments,
industry and academia are taking aggressive efforts to reduce carbon emissions.
The evaluation of anthropogenic carbon dioxide (CO$_2$) emissions, however,
depends on the self-reporting information that is not always reliable. Society
need to develop an objective, independent, and generalized system to meter
CO$_2$ emissions. Satellite CO$_2$ observation from space that reports
column-average regional CO$_2$ dry-air mole fractions has gradually indicated
its potential to build such a system. Nevertheless, estimating anthropogenic
CO$_2$ emissions from CO$_2$ observing satellite is bottlenecked by the
influence of the highly complicated physical characteristics of atmospheric
activities. Here we provide the first method that combines the advanced
artificial intelligence (AI) techniques and the carbon satellite monitor to
quantify anthropogenic CO$_2$ emissions. We propose an integral AI based
pipeline that contains both a data retrieval algorithm and a two-step
data-driven solution. First, the data retrieval algorithm can generate
effective datasets from multi-modal data including carbon satellite, the
information of carbon sources, and several environmental factors. Second, the
two-step data-driven solution that applies the powerful representation of deep
learning techniques to learn to quantify anthropogenic CO$_2$ emissions from
satellite CO$_2$ observation with other factors. Our work unmasks the potential
of quantifying CO$_2$ emissions based on the combination of deep learning
algorithms and the carbon satellite monitor.
- Abstract（参考訳）: 地球温暖化を産業前レベルまで抑えるため、世界政府、産業、アカデミアは二酸化炭素排出量削減に積極的に取り組んでいる。
しかし、人為的二酸化炭素(co$_2$)排出の評価は、必ずしも信頼できるとは限らない自己報告情報に依存する。
社会はCO$_2$排出量を測定する客観的で独立的で一般化されたシステムを開発する必要がある。
宇宙からの衛星 co$_2$ 観測では、コラム平均領域の co$_2$ 乾燥空気モル分画が徐々にそのようなシステムを構築する可能性を示唆している。
それでも、CO$_2$観測衛星からのCO$_2$放射を推定することは、大気活動の非常に複雑な物理的特性の影響でボトルネックとなる。
本稿では,人工知能(ai)技術と二酸化炭素排出量を定量化するためのカーボンサテライトモニターを組み合わせた最初の手法を提案する。
データ検索アルゴリズムと2ステップのデータ駆動ソリューションの両方を含む統合AIベースのパイプラインを提案する。
まず、データ検索アルゴリズムは、炭素衛星、炭素源の情報、およびいくつかの環境要因を含むマルチモーダルデータから効果的なデータセットを生成することができる。
第二に、深層学習技術の強力な表現を適用した2段階のデータ駆動ソリューションは、人工衛星のCO$_2$排出を他の要因とともに定量化する。
我々の研究は、深層学習アルゴリズムと炭素衛星モニターを組み合わせることでCO$2$の排出量を定量化する可能性を解き放っている。
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