El papel creciente de la IA en la lucha contra la deforestación

La deforestación ha sido un problema continuo durante décadas. A medida que la tecnología ha avanzado, los delincuentes han mantenido la ventaja porque simplemente hay demasiada tierra para cubrir — hasta ahora. ¿Podría la inteligencia artificial ser la clave para poner fin a la deforestación ilegal? Tanto su potencial como sus casos de uso en el mundo real muestran promesa.

1. Identificar áreas óptimas de reforestación

Aunque las tasas de deforestación fluctúan, se pierden más árboles cada año. Aumentó un 4% de 2021 a 2022, lo que equivale a más de 6,6 millones de hectáreas de bosque perdidas. Incluso si todas las operaciones ilegales de tala, minería y agricultura cesan hoy, esos entornos críticos seguirán en desventaja.

Si esta tendencia continúa sin control, el mundo verá aumentar las temperaturas, la vida silvestre huir y los ecosistemas locales debilitarse. Un proceso de muerte irreversible se desencadena en ese punto, lo que significa que las condiciones de los árboles sanos se deterioran progresivamente. Esto llevaría a un efecto dominó donde se pierden millones de hectáreas más de bosque a pesar de que no haya deforestación liderada por humanos.

Con la IA, los activistas y los gobiernos locales pueden acelerar la reforestación, ayudando a los bosques a regresar a su estado anterior a la intervención humana. El modelo puede identificar áreas donde la replantación sería más efectiva. También puede identificar especies de árboles nativas de crecimiento rápido resistentes a las plagas y la sequía. Una vez que se plantan los árboles, puede monitorear su crecimiento en tiempo real.

2. Analizar imágenes satelitales para la pérdida de bosques

Durante décadas, analizar imágenes satelitales fue una de las pocas formas de identificar la deforestación en acción, aparte de las estrategias menos eficientes de palabra de boca en boca o botas en el terreno. Sin embargo, como hay más de 3 billones de árboles en el planeta, hay mucho terreno que cubrir. Mientras que pasar manualmente por estas imágenes es impráctico, el software tradicional pierde detalles críticos.

La tecnología de reconocimiento de imágenes basada en IA puede detectar indicadores tempranos de pérdida de bosques, incluyendo nuevos caminos, humo y nuevas claros. Puede informar cualquier impacto positivo a un ser humano en tiempo real, lo que permite que lo revise y lo informe a las agencias de aplicación de la ley locales. Los equipos incluso pueden utilizar drones con IA para obtener vistas aéreas cercanas.

3. Diferenciar entre operaciones legales e ilegales

A veces, la deforestación es legal. Los gobiernos locales aprueban esas operaciones para que las empresas puedan continuar haciendo negocios. Sin embargo, lo que comienza como una acción sancionada no siempre permanece así. Hay muchos casos en los que los individuos invaden territorio protegido con la comprensión de que es mejor pedir perdón que pedir permiso.

De hecho, la expansión de tierras de cultivo representa casi el 50% de la deforestación en todo el mundo, seguida de cerca por la pastura de ganado al 38,5%. Con imágenes satelitales solas, diferenciar entre deforestación legal, semilegal e ilegal es complicado. La IA llena los vacíos analizando el color, la textura y la extensión de la cubierta de árboles, eliminando el trabajo de adivinanza.

4. Analizar sonidos que señalan la deforestación

¿Cómo suena la deforestación? Motores de cadena, troncos cayendo, excavadoras rugiendo, vida silvestre angustiada y matorrales ardiendo. Desafortunadamente, el ruido de la maquinaria pesada, las herramientas, los camiones y las conversaciones entre los trabajadores se amortigua rápidamente en áreas boscosas densamente forestadas, lo que hace que sea difícil identificar esas operaciones.

Los sistemas de vigilancia de Internet de las cosas (IoT) habilitados por IA, alimentados por paneles solares miniaturizados para monitoreo acústico, se pueden colocar casi en cualquier lugar, por lo que pueden detectar esas pistas auditivas. Además, como los animales huyen y entran en áreas que normalmente no frecuentarían mientras los delincuentes queman o cortan árboles, esas cámaras pueden identificar posible interferencia humana antes de que comience la tala.

5. Rastrear operaciones ilegales hasta su fuente

La Oficina de Periodismo de Investigación descubrió recientemente que la carne de ganado de granjeros estaba llegando a las cadenas de suministro globales — incluyendo las que suministran a dos de las empresas cárnicas más grandes del mundo — después de que fueron acusadas de deforestación ilegal y posteriormente castigadas. A pesar de los embargos, el negocio continuó como de costumbre. Algunos incluso parecían continuar deforestando.

La deforestación ilegal a menudo está impulsada por aserraderos, refinerías y granjas locales. Ya sea que los trabajadores quieran expandir su tierra de cultivo, vender más productos o alimentar a sus manadas a bajo costo, contribuyen a una pérdida de bosque significativa. Desafortunadamente, rastrear estas actividades hasta su fuente es difícil. Es decir, a menos que la gente use la IA.

La IA puede rastrear maquinaria pesada a medida que se mueve desde los nuevos claros hasta su estación base, lo que ayuda a los investigadores a reducir su búsqueda. Alternativamente, puede emplear tecnología de reconocimiento facial para descubrir las identidades de los involucrados. Esto ayuda a las agencias de aplicación de la ley locales a identificar a los delincuentes reincidentes, reduciendo la brecha entre la asignación y la aplicación de castigos.

6. Analizar datos legados no archivados

Aunque los datos sobre la deforestación se remontan a décadas, mucho sigue siendo inaccesible hasta hoy. Esto se debe a que solo es accesible a través de fuentes físicas no archivadas como notas de campo, cintas de casete, correspondencia escrita y especímenes biológicos conservados. Esta evidencia existe en silos, oculta para las herramientas tradicionales que rascan recursos en línea.

Con el reconocimiento de imágenes de IA, la detección de lenguaje y la transcripción automática, los investigadores pueden finalmente asegurar estos conocimientos valiosos. Esto les permite identificar los impulsores de la pérdida de bosques y revelar a los delincuentes reincidentes. Los modelos avanzados pueden considerar el contexto, manteniendo la precisión incluso si las entidades delincuentes cambian sus nombres o los límites de las localidades cambian.

7. Habilitar la intervención proactiva

Aunque la claridad de las imágenes satelitales ha mejorado durante décadas — los profesionales pueden ahora identificar la deforestación con una precisión sin precedentes — esta estrategia sigue siendo reactiva. La pérdida de bosques sigue sucediendo incluso si intervienen inmediatamente después de recibir una alerta. Con la IA, pueden finalmente lograr una intervención proactiva, identificando áreas en riesgo antes de que comience la tala.

La IA puede analizar factores como la topografía local, la distancia de las carreteras y las tasas de industrialización para determinar qué áreas están más en riesgo. Incluso puede considerar elementos complejos como el clima geopolítico o el mercado mundial de madera. Esta herramienta ya no es hipotética — un equipo de investigación conjunta la ha desarrollado.

Los investigadores del Fondo Mundial para la Naturaleza colaboraron con científicos informáticos para desarrollar una IA llamada Forest Foresight. Puede predecir la pérdida de bosques hasta seis meses por adelantado con una precisión de hasta el 80%. Cuando reconoce posibles operaciones ilegales, puede alertar a las autoridades locales, deteniendo la deforestación antes de que comience.

8. Utilizar sensores para identificar actividad ilegal

Ya sea que las operaciones de deforestación ilegal utilicen maquinaria pesada para cortar árboles, muevan animales de granja a territorio protegido o inicien incendios forestales para despejar la tierra, sus acciones producen algún tipo de emisión. Por ejemplo, una sola vaca produce hasta 264 libras de metano al año — las emisiones de gas de un rebaño completo serían notables.

Los sensores de IoT habilitados por IA colocados estratégicamente en bosques de alto riesgo pueden rastrear emisiones de metano, monóxido de carbono y dióxido de carbono. Si estas emisiones aumentan repentinamente, los equipos pueden investigar más a fondo. Este enfoque podría ser únicamente efectivo porque el modelo puede considerar el contexto, lo que permite filtrar los falsos positivos y facilitar las investigaciones.

9. Proporcionar una línea de denuncia anónima

En el pasado, los activistas y las agencias de aplicación de la ley dependían en gran medida de la palabra de boca en boca para descubrir operaciones de tala ilegal. Aunque se alejaron de este enfoque una vez que las imágenes satelitales se volvieron ampliamente disponibles, no es menos útil. Si utilizaran chatbots con IA en áreas afectadas, podrían recibir consejos anónimos informativos sobre posible pérdida de bosques.

Desplegar la IA para este caso de uso es ideal porque un solo modelo puede mantener docenas — si no cientos o miles — de conversaciones al mismo tiempo. Aquellos que interactúan con él no necesitan esperar a que se abran los negocios o ser puesto en espera, lo que los incentiva a enviar un mensaje. Esta tecnología también puede analizar la semántica, extraer palabras clave y resumir informes para sus homólogos humanos.

¿Podría la IA poner fin a la deforestación de una vez por todas?

La verdad es que la IA no es una bala de plata. Puede hacer todo el trabajo, pero existen muchas otras partes móviles. Poner fin a la deforestación requiere el compromiso de los políticos locales, la colaboración entre los grupos de investigación y los recursos públicamente disponibles. Dicho esto, esta tecnología podría seguir siendo un juego cambiadore, reduciendo las tasas de pérdida de bosques a niveles nunca antes vistos.