V květnu 2024 vypuštěná družice EarthCARE se pomalu blíží ke konci své fáze uvádění do provozu. Dalším důležitým krokem na této cestě bude zveřejnění prvních dat o mracích a aerosolech, které se očekává začátkem příštího roku. Mezitím se mezinárodnímu týmu vědců podařilo najít inovativní způsob aplikace umělé inteligence na družicová data pro vytváření 3D profilů mraků. To je zpráva zejména pro ty, kteří netrpělivě čekají na data z EarthCARE, aby mohli pokročit ve vědě o klimatu.

Mraky hrají v pozemském klimatickém systému kriticky důležitou roli tím, že odrážejí sluneční svit zpět do kosmického prostoru (tzv. albedo efekt) a také tím, že zachycují teplo vyzářené zemským povrchem, což je součástí skleníkového efektu. Kupříkladu vysoké a tenké mráčky atmosféru spíše ohřívají, protože skrz ně může projít většina záření od Slunce, ale zároveň dokáží efektivně zachytávat tepelné vyzařování zemského povrchu. Nízké a silné mraky mají naopak spíše ochlazující efekt, jelikož odrážejí velkou část přicházejícího slunečního svitu zpět do kosmického prostoru.

Ačkoliv vědci vědí, že mraky hrají extrémně důležitou roli jak v ochlazování, tak i v ohřívání naší atmosféry, stále je tu nejistota, když dojde na započítání přesného vlivu, který mají na zemskou energetickou bilanci. Vzhledem k probíhající klimatické krizi je navíc naléhavě nutné zjistit, zda změny v mracích budou mít v budoucnu vliv na celkové ochlazování nebo oteplování klimatu. Globální 3D údaje o mracích v reálném čase by pomohly zredukovat tyto nejistoty, došlo by ke zlepšení klimatických předpovědí a snáze by se přijímala rozhodnutí. V posledních desetiletích poskytovala americká mise CloudSat cenné vertikální profily mraků, ale byla omezena jen málo častými opakovanými návštěvami. Geostacionární mise, jako je třeba evropská družice Meteosat druhé generace (MSG), naproti tomu pořizují snímky nad Evropou každých 15 minut, ale získávají pouze pohled „shora dolů“, aniž by přímo zkoumaly profily oblačnosti.

S použitím pokročilých metod strojového učení se mezinárodnímu týmu vědců, které koordinovaly Φ-lab z ESA a také FDL Europe podařilo využít moderní technologie k vytvoření metody generování 3D profilů mraků kdekoliv a navíc najednou. Ve své studii, která měla prověřit funkčnost konceptu, analyzovali roční archivní data CloudSat a MSG z roku 2010. Výsledná práce, která byla začátkem prosince prezentována na konferenci Neural Information Processing Systems v Kanadě, ukazuje, jak může umělá inteligence získat nové poznatky z existujících družicových pozorování.

Anna Jungbluth z oddělení ESA pro klima a dlouhodobé akce vysvětlila: „Pečlivě jsme sladili naměřené profily CloudSat se snímky z MSG. To nám pomohlo pochopit, jak spolu souvisí ‚pohled shora‘ a odpovídající profily oblačnosti. Poté jsme vytrénovali modely strojního učení, aby porozuměly tomuto mapování a odvozovaly profily mraků z 2D snímků. To nám umožňuje rozšířit profily z CloudSatu jak v prostoru, tak i v čase.“ Integrace nejmodernějších technik umělé inteligence a odborných znalostí v oblasti pozorování Země je příkladem toho, jak mohou inovativní přístupy zvýšit hodnotu stávajících i budoucích družicových misí.

První animace v tomto článku ukazuje, jak byla AI využita při zpracování infračerveného snímku z MSG se zarovnanou dráhou CloudSatu. Model se učí z limitovaného překryvu snímků z MSG a dráhy CloudSatu a je schopen rozšířit vertikální profil mraků v prostoru. Druhá animace ukazuje stav po trénování modelu, kdy mohou být vytvářeny predikce ze snímků MSG i bez korespondující dráhy CloudSatu. Takto mohou být vytvářeny 3D mapy mraků napříč prostorem i časem. Michael Eisinger z projektového týmu EarthCARE a také z divize ESA pro klima a dlouhodobé akce dodal: „EarthCARE nám již poskytl několik velmi slibných předběžných údajů a od této nové družicové mise očekáváme skvělé vědecké výsledky. Naše práce na vytváření těchto 3D profilů oblačnosti je základem pro využití EarthCARE z jiného úhlu. Tyto nové AI metody slibují maximalizovat vědecký potenciál EarthCARE a integrovat data z této mise do rozsáhlých globálních modelů, které posunou hranice klimatického výzkumu.“ Autoři na závěr dodávají, že se máme těšit na další aktualizace kolem EarthCARE,, až budou její data využívána ke zdokonalování a rozšiřování tohoto průkopnického přístupu.

Přeloženo z:
https://www.esa.int/

Zdroje obrázků:
https://img.freepik.com/free-photo/beautiful-cloudscape_23-2151604647.jpg
https://www.esa.int/…/training_ai_to_generate_clouds_in_3d/26500602-2-eng-GB/Training_AI_to_generate_clouds_in_3D.gif
https://www.esa.int/…/esa_multimedia/images/2024/12/generating_3d_cloud_maps/26500555-3-eng-GB/Generating_3D_cloud_maps.gif