## 要約：
MARS-S2Lという機械学習モデルにより、多光谱衛星画像から甲烷の排出を検出し、大量の排出源に対して通知を行った。これにより6か所の持続的排出が永久的に抑制された。
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## 翻訳：
メタンは約前工業時代からの暖化の30%を引き起こす主要な温室効果ガスです。少量の大規模ポイントソースが大部分の排出を占め、少数の場所への対策により大幅な削減が可能です。大量の排出源を特定し通知する課題があります。MARS-S2Lという機械学習モデルは、8万以上の画像で訓練され、2日ごとに高解像度でのメタン排出検出を行い、697か所で8%の偽陽性率ながら78%の排出源を特定しました。実操作上では、このモデルは20カ国にいるステークホルダー1,015件通知し、リビアなどでの未知の排出源に対して永久的な抑制が確認されました。
[📰 原文はこちら](https://arxiv.org/abs/2511.21777)
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※本記事はAI（Ollama）による自動翻訳・要約です。
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