Οι Αλγόριθμοι Της Τεχνητής Νοημοσύνης Βοηθούν Την Υποστήριξη της Δασοκομίας, του Φυτεύματος και των Χαρτογραφήσεων σε Όλο τον Κόσμο

Μια εταιρεία αγροτεχνολογίας SeeTree έχει πρόσφατα λάβει 3 εκατομμύρια δολάρια σε χρηματοδότηση από την Orbia Ventures, βοηθώντας την εταιρεία να επιτύχει την αποστολή της ψηφιοποίησης των δένδρων. Η εταιρεία αντιπροσωπεύει μια αυξανόμενη τάση της χρήσης αλγορίθμων τεχνητής νοημοσύνης για την υποστήριξη της ανάπτυξης των δένδρων σε όλο τον κόσμο.

Ορισμένες από τις μεγαλύτερες και πιο επιτυχημένες περιοχές της διαρκούς γεωργίας είναι οι δασικές καλλιέργειες. Για παράδειγμα, τα δένδρα pecan μπορούν να παράγουν απόδοση για σχεδόν 150 χρόνια, ενώ ένα αμπέλι μπορεί να παράγει σοδειά για περίπου 50 χρόνια. Ωστόσο, αυτές οι αποδόσεις επηρεάζονται από τις διακυμάνσεις της βροχής, της εрозίας του εδάφους, της θερμοκρασίας και του γενικού περιβάλλοντος. Όταν τα δένδρα υποβάλλονται σε σημαντική πίεση, πεθαίνουν.

Για να διασφαλιστεί η υγεία των δασικών καλλιεργειών, οι δασοκόμοι πρέπει να παρακολουθούν την υγεία των μεμονωμένων δένδρων και να προβλέπουν πώς μπορεί να ανταποκριθούν στις αλλαγές του περιβάλλοντος. Η παρακολούθηση της υγείας των δένδρων μέσω απλής επιτήρησης μπορεί να είναι εξαιρετικά δύσκολη, поскольку οι δασοκόμοι πρέπει να λάβουν υπόψη πολλές μεταβλητές όπως τις ασθένειες και τις κλιματικές αλλαγές, των οποίων οι επιπτώσεις μπορεί συχνά να είναι μακροχρόνιες και δύσκολο να ποσοτικοποιηθούν. Για να ανταποκριθούν σε αυτές τις προκλήσεις, οι δασοκόμοι στρέφονται σε τεχνολογικές λύσεις που τους επιτρέπουν να αναλύουν την υγεία των δασικών καλλιεργειών και να βελτιστοποιούν την παραγωγή, επιτρέποντας λιγότερο εργατοαπορροφητικές και πιο οικονομικές λύσεις.

Όπως αναφέρθηκε από το Forbes, η SeeTree χρησιμοποιεί αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης που υποστηρίζονται από drones, αισθητήρες εδάφους, επιστήμονες δεδομένων και αγρονόμους για να δημιουργήσουν ένα πιο πλήρες προφίλ της υγείας ενός δένδρου. Η εταιρεία παρέχει目前 υπηρεσίες ψηφιοποίησης και παρακολούθησης σε αγρότες κιτρών, φιστικιών, αμυγδάλων, αβοκάντο και ελιάς. Η εταιρεία στοχεύει να επεκτείνει τις υπηρεσίες της σε αγρότες φιστικιών, παλμών και ευκάλυπτων.

Όπως εξήγησε ο συνιδρυτής της SeeTree, Ισραήλ Τάλπαζ, τα δεδομένα που συλλέγονται και επεξεργάζονται από τα εργαλεία επιστημών δεδομένων και τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης έχουν οδηγήσει σε μια σημαντική μείωση των υποβαθμισμένων δένδρων, μειώνοντάς τα κατά 50 έως 85%. Η ικανότητα να καθορίσετε ποια δένδρα είναι υπό πίεση και χρειάζονται υποστήριξη, όπως αρδευση, θα γίνει πιο σημαντική τα επόμενα χρόνια λόγω των επιπτώσεων της κλιματικής αλλαγής. Όπως εξήγησε ο Τάλπαζ μέσω του Forbes:

«Η κλιματική αλλαγή έχει επηρεάσει τα δένδρα σε πολλά σημεία· το θερμότερο και πιο ακραίο καιρό απαιτεί διαφορετικά πρωτόκολλα αρδεύσεων και υποδομής, καθώς και υψηλότερα επίπεδα προσαρμογής ανά λιβάδι και αγρό. Επιπλέον, βλέπουμε περιοχές που παραδοσιακά δεν αρδεύονταν να υποφέρουν υψηλότερα επίπεδα πίεσης, поскольку τα δένδρα δεν μπορούν να ανταποκριθούν χωρίς τη βοήθεια συγκεκριμένης αρδεύσεων.»

Οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης που αναπτύχθηκαν από την SeeTree είναι μόνο ένα παράδειγμα του πώς η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται για τη διαχείριση του φυτεύματος και της συντήρησης των δένδρων σε όλο τον κόσμο. Η NASA και η Google (GOOGL ) έχουν πρόσφατα αναπτύξει μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης που σκοπό έχουν να ποσοτικοποιήσουν την κάλυψη των δασών σε όλο τον κόσμο, με βάση εναέριες εικόνες.

Η Google έχει εκκινήσει μια πρωτοβουλία που ονομάζεται Tree Canopy Lab. Η πλατφόρμα προορίζεται για χρήση από τους σχεδιαστές πόλεων, giúp τους να καθορίσουν ποιες περιοχές της πόλης χρειάζονται περισσότερη κάλυψη δένδρων. Πολλές πόλεις δεν έχουν τον προϋπολογισμό που χρειάζεται για να αξιολογήσουν με ακρίβεια που τα δένδρα είναι πιο απαραίτητα, αλλά το Tree Canopy Lab στοχεύει να επιτρέψει στους σχεδιαστές πόλεων να χρησιμοποιούν μεταβλητές όπως η πυκνότητα πληθυσμού, η υφιστάμενη κάλυψη δένδρων και η ευαλωτότητα σε ακραίες θερμοκρασίες για να λάβουν καλύτερες αποφάσεις σχετικά με το πού να φυτέψουν δένδρα.

Το Tree Canopy Lab χρησιμοποιεί τεχνικές οπτικής αναγνώρισης και αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης που έχουν εκπαιδευτεί σε εναέριες εικόνες δένδρων για να παράγουν χάρτες που εμφανίζουν την πυκνότητα της κάλυψης δένδρων. Το εργαστήριο επιτρέπει στους χρήστες να αναγνωρίσουν τις περιοχές της πόλης όπου μπορούν να φυτευτούν πολλά δένδρα, καθώς και να καθορίσουν ποιες πεζοδρόμους είναι ευάλωτοι σε ακραίες θερμοκρασίες λόγω της έλλειψης σκιάς. Το Tree Canopy Lab είναι目前 διαθέσιμο για χρήση στο Λος Άντζελες, και σύμφωνα με τη Google, το εργαλείο έχει βρει ότι πάνω από το μισό των κατοίκων του Λος Άντζελες ζουν σε περιοχές με λιγότερη από 10% κάλυψη δένδρων, και περίπου το 44% των κατοίκων ζουν σε περιοχές με υψηλό κίνδυνο ακραίων θερμοκρασιών. Η Google σχεδιάζει να φέρει το εργαλείο σε εκατοντάδες περισσότερες πόλεις μέσα στο επόμενο χρόνο.

Η NASA χρησιμοποιεί τώρα υψηλής ανάλυσης εναέριες εικόνες και τεχνητή νοημοσύνη για να δημιουργήσει ακριβείς χάρτες των δένδρων της Γης, πρωτοπορώντας μια νέα μέθοδο χαρτογράφησης δένδρων που έχει καταγράψει με επιτυχία εκατομμύρια προηγουμένως ανχαρτογράφητα δένδρα σε ξηρές και ημιξηρές βιοτόπους σε όλο τον κόσμο.

Ερευνητές από το Κέντρο Πτήσεων του Goddard της NASA στο Μеріλαντ χρησιμοποίησαν αλγόριθμους μάθησης με την βοήθεια μηχανής και υψηλής ανάλυσης εναέριες εικόνες για να δημιουργήσουν αλγόριθμους που μπορούν να χαρτογραφήσουν τον διάμετρο του στέμματος ενός δένδρου. Ο αλγόριθμος χρησιμοποιήθηκε για να χαρτογραφήσει πάνω από 1,8 δισεκατομμύρια δένδρα σε πάνω από 1.300.000 τετραγωνικά χιλιόμετρα/500.000 τετραγωνικά μίλια. Οι αλγόριθμοι που χρησιμοποιήθηκαν από την ερευνητική ομάδα χρησιμοποίησαν συνβολικά νευρωνικά δίκτυα που εκτελούνται στο Blue Waters στο Πανεπιστήμιο του Ιλινόι, ένα από τα πιο ισχυρά siêuυπολογιστές στη χώρα.

Σύμφωνα με τον Μάρτιν Μπράντ, επικεφαλή ερευνητή της μελέτης και βοηθό καθηγητή στο Πανεπιστήμιο της Κοπεγχάγης, η διαδικασία επισήμανσης των δεδομένων εκπαίδευσης διήρκεσε πάνω από ένα χρόνο. Παρά την προσπάθεια που απαιτήθηκε για την επισήμανση των δεδομένων εκπαίδευσης, ήταν ακόμη μια πολύ ταχύτερη διαδικασία από την παραδοσιακή μέθοδο χαρτογράφησης. Μετά την επισήμανση των δεδομένων, η μελέτη ολοκληρώθηκε σε λίγες εβδομάδες, σε σύγκριση με τα χρόνια που μπορεί να χρειαζόταν για να χαρτογραφηθούν τα δένδρα με παραδοσιακές μεθόδους ανάλυσης.

Οι οικολογικοί ερευνητές, οι συντηρητές και οι πολιτικοί πρέπει να έχουν ακριβείς μετρήσεις των δένδρων στις περιοχές ενδιαφέροντος. Τα δεδομένα που παρέχονται από το μοντέλο της NASA θα είναι χρήσιμα για να καθορίσουν πώς η κλιματική αλλαγή επηρεάζει τα δένδρα και τις δασικές περιοχές με την πάροδο των ετών. Επιπλέον, η καθορισμός του πώς η πυκνότητα και το μέγεθος των δένδρων ποικίλλουν σύμφωνα με τις αλλαγές της μέσης βροχής θα παρέχει σημαντικά δεδομένα για τις προσπάθειες συντήρησης.