KI-Algorithmen unterstützen Baumfarmen, Pflanzen und Kartierungsoperationen auf der ganzen Welt

Ein Agrartechnologie-Startup SeeTree hat kürzlich 3 Millionen Dollar an Finanzierung von Orbia Ventures erhalten, was dem Startup hilft, seine Mission, gepflanzte Bäume zu digitalisieren, zu erfüllen. Das Unternehmen repräsentiert einen wachsenden Trend, bei dem KI-Algorithmen eingesetzt werden, um das Wachstum von Bäumen auf der ganzen Welt zu unterstützen.

Einige der größten und erfolgreichsten Abschnitte der jährlichen Landwirtschaft sind Baumpflanzen. Zum Beispiel können Pekannussbäume fast 150 Jahre lang Erträge liefern, während ein Apfelbaum etwa 50 Jahre lang Früchte trägt. Diese Erträge werden jedoch von Schwankungen in der Niederschlagsmenge, Bodenerosion, Temperatur und der allgemeinen Umwelt beeinflusst. Wenn Bäume unter großem Stress stehen, sterben sie.

Um die Gesundheit von Baumpflanzen zu gewährleisten, müssen Baumfarmer die Gesundheit einzelner Bäume überwachen und vorhersagen, wie sie auf Umweltveränderungen reagieren könnten. Die Überwachung der Baumgesundheit durch einfache Beobachtung kann sehr schwierig sein, da Farmer viele Variablen wie Krankheiten und Klimawandel berücksichtigen müssen, deren Auswirkungen oft langfristig und schwer zu quantifizieren sind. Um auf diese Herausforderungen zu reagieren, wenden sich Baumfarmer technischen Lösungen zu, die es ihnen ermöglichen, die Gesundheit von Baumpflanzen zu analysieren und die Produktion zu optimieren, um weniger arbeitsintensive und kostengünstigere Lösungen zu ermöglichen.

Laut Forbes setzt SeeTree KI-Algorithmen ein, die von Drohnen, Bodensensoren, Datenwissenschaftlern und Agronomen unterstützt werden, um ein umfassenderes Profil der Gesundheit eines Baumes zu erstellen. Das Startup bietet derzeit Digitalisierungs- und Überwachungsdienste für Farmer von Zitrus-, Hasel-, Mandel-, Avocado- und Olivenbäumen an. Das Startup plant, seine Dienstleistungen auf Farmer von Pistazien-, Palmen- und Eukalyptusbäumen auszuweiten.

Wie der Mitgründer von SeeTree, Israel Talpaz, erklärt, haben die von ihren Datenwissenschaftstools und KI-Modellen gesammelten und verarbeiteten Daten zu einer erheblichen Verringerung der unterdurchschnittlichen Bäume geführt, die um 50 bis 85 Prozent reduziert wurden. Die Fähigkeit, zu bestimmen, welche Bäume unter Stress stehen und Unterstützung benötigen, wie Bewässerung, wird in den kommenden Jahren aufgrund der Auswirkungen des Klimawandels immer wichtiger. Wie Talpaz gegenüber Forbes erklärte:

„Der Klimawandel hinterlässt seine Spuren auf den Bäumen in mehreren Aspekten; das heißere und extremere Wetter erfordert andere Bewässerungsprotokolle und Infrastruktur sowie höhere Anpassungsfähigkeit pro Hain und Farm. Zusätzlich sehen wir, dass Gebiete, die traditionell nicht bewässert wurden, höhere Stresslevel aufweisen, da die Bäume ohne die Hilfe spezifischer Bewässerung nicht zurechtkommen.“

Die von SeeTree entwickelten KI-Algorithmen sind nur ein Beispiel dafür, wie KI zur Verwaltung von Pflanzen und Wartung von Bäumen auf der ganzen Welt eingesetzt wird. Sowohl NASA als auch Google (GOOGL ) haben kürzlich KI-Modelle entwickelt, die darauf abzielen, die Baumkronenbedeckung auf der ganzen Welt anhand von Luftbildern zu quantifizieren.

Google hat eine Initiative namens Tree Canopy Lab gestartet. Die Plattform ist für Stadtplaner gedacht, um ihnen zu helfen, herauszufinden, welche Regionen einer Stadt mehr Baumkronenbedeckung benötigen. Viele Städte haben nicht das Budget, um genau zu bestimmen, wo Bäume am meisten benötigt werden, aber Tree Canopy Lab zielt darauf ab, Stadtplanern zu ermöglichen, Variablen wie Bevölkerungsdichte, bestehende Baumbedeckung und extreme Hitzeanfälligkeit zu verwenden, um bessere Entscheidungen darüber zu treffen, wo Bäume gepflanzt werden sollen.

Tree Canopy Lab nutzt Computer-Vision-Techniken und KI-Algorithmen, die auf Luftbildern von Bäumen trainiert wurden, um Karten zu erstellen, die die Dichte der Baumbedeckung anzeigen. Das Labor ermöglicht es Benutzern, Stadtblöcke zu identifizieren, in denen eine große Anzahl von Bäumen gepflanzt werden könnte, sowie zu bestimmen, welche Gehwege aufgrund von weniger Schatten extremen Temperaturen ausgesetzt sind. Tree Canopy Lab ist derzeit in Los Angeles verfügbar, und laut Google hat das Tool festgestellt, dass mehr als die Hälfte aller Einwohner von LA in Gebieten mit weniger als 10% Baumkronenbedeckung leben, und etwa 44% aller Einwohner in Gebieten mit extremem Hitzerisiko leben. Google plant, das Tool in den nächsten Jahr auf Hunderte von Städten auszuweiten.

NASA verwendet nun hochauflösende Luftbilder und künstliche Intelligenz, um hochpräzise Karten der Bäume der Erde zu erstellen, und bahnt damit eine neue Methode der Baumkartierung an, die es erfolgreich geschafft hat, Millionen von zuvor nicht kartierten Bäumen in ariden und semiariden Biotopen auf der ganzen Welt zu katalogisieren.

Forscher des NASA-Goddard Space Flight Center in Maryland nutzten maschinelle Lernalgorithmen und hochauflösende arterielle Bilder, um Algorithmen zu erstellen, die den Kronendurchmesser eines Baumes kartieren können. Der Algorithmus wurde verwendet, um über 1,8 Milliarden Bäume auf einer Fläche von 1.300.000 Quadratkilometern/500.000 Quadratmeilen zu kartieren. Die von der Forschungsgruppe verwendeten Algorithmen nutzten konvolutionale neuronale Netze, die auf Blue Waters an der University of Illinois liefen, einem der leistungsstärksten Supercomputer des Landes.

Laut Martin Brandt, dem Leiter der Studie und Assistant Professor an der Universität Kopenhagen, dauerte die Kennzeichnung der Trainingsdaten über ein Jahr. Trotz der Anstrengung, die für die Kennzeichnung der Trainingsdaten erforderlich war, war es immer noch ein viel schnellerer Prozess als die Verwendung traditioneller Kartierungsmethoden. Nachdem die Daten gekennzeichnet waren, dauerte die Studie nur noch wenige Wochen, im Vergleich zu den Jahren, die es mit traditionellen Analysemethoden gedauert hätte, die Bäume zu kartieren.

Ökologische Forscher, Naturschützer und Politiker benötigen genaue Zählungen von Bäumen in den Gebieten von Interesse. Die von dem NASA-Modell bereitgestellten Daten werden hilfreich sein, um zu bestimmen, wie der Klimawandel Bäume und bewaldete Gebiete über die Jahre hinweg beeinflusst. Darüber hinaus wird die Bestimmung, wie die Dichte und Größe von Bäumen in Abhängigkeit von Veränderungen in der durchschnittlichen Niederschlagsmenge variieren, den Naturschutzbemühungen wichtige Daten vor Ort liefern. Die von dem NASA-Modell bereitgestellten Daten werden hilfreich sein, um zu bestimmen, wie der Klimawandel Bäume und bewaldete Gebiete über die Jahre hinweg beeinflusst. In addition, die Bestimmung, wie die Dichte und Größe von Bäumen in Abhängigkeit von Veränderungen in der durchschnittlichen Niederschlagsmenge variieren, wird den Naturschutzbemühungen wichtige Daten vor Ort liefern, um zu bestimmen, wie der Klimawandel Bäume und bewaldete Gebiete über die Jahre hinweg beeinflusst. 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