रोल्फ श्मिट्ज, कollectiveCrunch के सह-संस्थापक और सह-सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला

रोल्फ श्मिट्ज कollectiveCrunch के सह-संस्थापक और सह-सीईओ हैं, जो दुनिया को वनों के बारे में समझने के लिए सबसे सटीक, विस्तृत और समय पर विश्लेषण प्रदान करके बदल रहा है, और यह स्थायी वनस्पति और कार्बन व्यापार बाजारों में पारदर्शिता लाने में मदद करता है।

रोल्फ एक इंजीनियर हैं और उन्होंने मैनचेस्टर बिजनेस स्कूल से एमबीए किया है। उन्हें वैश्विक व्यवसाय विकास और बिक्री में गहरा अनुभव है, और उन्होंने एशिया, यूएसए और यूरोप में टीमें बनाई हैं।

क्या आप कollectiveCrunch के पीछे की कहानी साझा कर सकते हैं?

हम बड़ी मात्रा में डेटा को संभालने और उससे अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में महारत हासिल कर चुके हैं। जब हमने कollectiveCrunch शुरू किया, तो हमारा पहला विचार जलवायु डेटा को व्यवसाय प्रक्रियाओं के साथ जोड़ना था, क्योंकि हमें लगा कि यह जलवायु परिवर्तन का एक उपेक्षित पहलू है।

शुरुआत में, हमने लॉजिस्टिक्स और ऊर्जा का पीछा किया। हमने एक उत्पाद बनाया जो पवन फार्म से ऊर्जा उत्पादन की भविष्यवाणी करता है, जो ऊर्जा ग्रिड की स्थिरता बनाए रखने के लिए आवश्यक है। यह उत्पाद फिनलैंड के राष्ट्रीय ग्रिड, फिंग्रिड में सक्रिय है। हालांकि, हमने पाया कि लॉजिस्टिक्स और ऊर्जा भीड़भाड़ वाले बाजार हैं जिनमें एक छोटी कंपनी के लिए एक नेतृत्व भूमिका बनाना मुश्किल होगा।

हमारे सह-संस्थापक जार्को के एक मित्र के माध्यम से, हमें वन सूचियों के निर्माण और रखरखाव में चुनौतियों के बारे में पता चला। हमने सोचा कि यह एक आश्चर्यजनक रूप से कम तकनीकी जटिलता है। परिणामस्वरूप, सूचियां महंगी, असटीक और केवल 5-10 वर्षों में की जाती थीं। वनों के महत्व को जलवायु परिवर्तन शमन, पारिस्थितिकी सेवाओं और प्रकृति-आधारित समाधानों में स्पष्ट रूप से देखा जा सकता था। यही कारण है कि कollectiveCrunch एक “वनस्पति एआई कंपनी” बन गई। व्यक्तिगत स्तर पर, हम सभी ग्रामीण क्षेत्रों में बड़े हुए, इसलिए हमें वनों के प्रति एक प्राकृतिक अनुराग था। यही कारण है कि हमने वनों के लिए एआई मॉडल बनाने का निर्णय लिया।

वनों की निगरानी के लिए किस प्रकार के उपकरण और कैमरे उपयोग किए जाते हैं?

हमारा दृष्टिकोण किसी एक सेंसर विधि पर विशेषज्ञता प्राप्त करने के बजाय सभी प्रासंगिक डेटा स्रोतों को जोड़ना है। प्रत्येक सेंसर विधि में ताकत और कमजोरियां होती हैं; डेटा स्रोतों को जोड़कर हम कमजोरियों का मुकाबला कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, ऑप्टिकल छवियां बहुत उपयोगी होती हैं, लेकिन वे उपग्रहों से बादलों के आवरण के दौरान उपलब्ध नहीं होती हैं। हमारे व्यवसाय में, उपग्रह-उत्पन्न डेटा महत्वपूर्ण है, लेकिन लिडार स्कैन भी महत्वपूर्ण हैं जहां तक वे उपलब्ध हैं। व्यवसाय मॉडल के दृष्टिकोण से, हम डेटा अधिग्रहण में शामिल नहीं होते हैं, जैसे कि ड्रोन उड़ाना या क्षेत्रों को स्कैन करने के लिए विमान किराए पर लेना।

उपग्रह-आधारित सेंसर डेटा की श्रृंखला के अलावा, लिडार एक बहुत ही महत्वपूर्ण उपकरण या विधि है। हवाई अभियानों के साथ उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाली ऑप्टिकल छवियां लिडार की तुलना में कम प्रमुख हैं, लेकिन उनका भी उपयोग किया जाता है। एक उपकरण जो अभी भी आश्चर्यजनक रूप से व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है वह 19वीं शताब्दी की पुरानी विधि है जिसमें मैनुअल रूप से नमूने लिए जाते हैं। कई आंकड़ों के साथ, मैं इसे एक उपकरण कहूंगा।

क्या प्रणाली विभिन्न स्थानीय पारिस्थितिकी तंत्र के लिए प्रशिक्षित की जा सकती है ताकि पथोजेनिक संक्रमण, असामान्यताएं, विकार और पेड़ों के अन्य प्रकार के रोगों की पहचान की जा सके?

विभिन्न क्षेत्रीय पारिस्थितिकी तंत्र के लिए अनुकूलन किया जा सकता है, जिसमें परिवर्तन का पता लगाना शामिल है। पेड़ की प्रजातियां, विकास पैटर्न और वन प्रबंधन के अभ्यास क्षेत्रों में बहुत भिन्न होते हैं। डेटा अधिग्रहण विधियों और अभ्यासों के लिए भी यही बात लागू होती है। इसलिए, यह केवल पेड़ नहीं हैं, बल्कि प्रशिक्षण डेटा भी अलग हैं।

इस जानकारी से किस प्रकार के क्रियाशील अंतर्दृष्टि प्राप्त किए जा सकते हैं?

• परिवर्तन का पता लगाने के तहत, आप तूफान की क्षति का पता लगाने, कीट फैलने की पहचान और अन्य नकारात्मक प्रभावों की पहचान कर सकते हैं जिनमें हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है और जमीन पर हस्तक्षेप को सीमित करने के लिए क्षति के प्रभाव को सीमित करने के लिए।
• कार्बन सूचियां कार्बन परियोजनाओं में पारदर्शिता लाती हैं और ऐसी परियोजनाओं और क्रेडिट्स के मूल्यांकन और खरीद के निर्णयों को सुविधाजनक बनाती हैं।
• वनस्पति परियोजनाओं में, नए लगाए गए पेड़ों की व्यवहार्यता मिट्टी में सही मात्रा में नमी पर निर्भर करती है। अत्यधिक शुष्कता या आर्द्रता का पता लगाने से ऐसे युवा पेड़ों को विफल होने से रोकने के लिए हस्तक्षेप को ट्रिगर किया जा सकता है।
• व्यावसायिक वनस्पति में वन सूचियां क्षेत्रों की पतली परत (जो विकास को बढ़ावा देती है) और फसल के अनुकूलन जैसे निर्णयों को सूचित करती हैं। प्रजाति का पता लगाने से आपूर्ति श्रृंखला को अधिक कुशल बनाया जा सकता है और मार्जिन बढ़ाया जा सकता है। यह उद्योग को वन संसाधनों का अधिक कुशलता से उपयोग करने में सक्षम बनाता है, जो ग्रामीण समुदायों को बनाए रखने और परिपत्र उत्पादों और पैकेजिंग को अपनाने में महत्वपूर्ण है।
• जैव विविधता की निगरानी से क्षति से पीड़ित क्षेत्र में हस्तक्षेप को ट्रिगर किया जा सकता है। जैव विविधता हमारे वनों को तेजी से जलवायु परिवर्तन के दौरान अधिक लचीला बनाने के लिए महत्वपूर्ण है।

विश्लेषण से स्थायी वन स्वामित्व को कैसे लाभ होता है?

कई लाभ सामने आए। सबसे पहले, व्यावसायिक वनस्पति नई उपायों को अपनाकर अधिक स्थायी बनने का प्रयास कर रही है। इनमें से कई के लिए बेहतर और गहरे विश्लेषण की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, स्पष्ट कटाई, जहां एक वन क्षेत्र को 100% काट दिया जाता है, स्थानीय पारिस्थितिकी तंत्र पर एक मजबूत प्रभाव डालता है। यह कुशलता के कारणों से किया जाता है – कई स्थायी उत्पाद, जैसे कि फाइबर-आधारित पैकेजिंग, वन उद्योग के कम कुशल होने पर कम स्थायी विकल्पों के साथ प्रतिस्पर्धा नहीं कर सकते। उद्योग वैकल्पिक तरीकों का अन्वेषण कर रहा है जहां प्रत्येक क्षेत्र में केवल सबसे बड़े पेड़ काटे जाते हैं। यह बहुत अधिक स्थायी है, लेकिन लॉजिस्टिक और लागत के दृष्टिकोण से यह एक बहुत ही गंभीर चुनौती है। और यह केवल राज्य-ऑफ-द-आर्ट विश्लेषण के साथ किया जा सकता है।

जैव विविधता वनों की लचीलापन के लिए आवश्यक है। जैव विविधता की निगरानी और जहां आवश्यक हो वहां हस्तक्षेप को सक्षम करना वनों की अल्पकालिक और दीर्घकालिक व्यवहार्यता के लिए महत्वपूर्ण है।

कार्बन कैप्चर परियोजनाओं के लिए प्रणाली कैसे सत्यापित करती है कि एक परियोजना विज्ञापित के रूप में ग्रीनहाउस गैस उत्सर्जन को कम कर रही है?

प्रणाली एक निश्चित सटीकता प्राप्त करती है जो वन सूची के लिए सत्यापित की जा सकती है। अधिकांश ग्रीनवाशिंग विश्लेषण स्तर पर नहीं होता है, बल्कि परियोजनाओं के ढांचे में होता है। वन कार्बन परियोजनाएं जो वनस्पति विनाश को रोकने का उद्देश्य रखती हैं, उनमें मुख्य रूप से दो समस्याएं हैं:

• बेसलाइन: यह वह सेट है जो बिना हस्तक्षेप के होने वाली चीजों की परियोजना करता है। हस्तक्षेप तब “अतिरिक्तता” के रूप में गणना की जाती है जो बेसलाइन से ऊपर है। बेसलाइन आज डेटा-संचालित विश्लेषण से नहीं निकलती है, बल्कि अक्सर क्रूड औसत होती है। इसके अलावा, बेसलाइन की गणना परियोजना प्रबंधकों द्वारा की जाती है, जो हितों के टकराव में हैं: बेसलाइन जितनी कम होगी, उतने ही अधिक क्रेडिट बनाए जाएंगे।
• स्पिलेज: यह घटना है कि परियोजना क्षेत्रों के भीतर होने वाली सकारात्मक चीजें (जैसे कम लॉगिंग) परियोजना क्षेत्र के बाहर होने वाली चीजों से संतुलित होती हैं। अक्सर ऐसे क्षेत्रों का ट्रैक नहीं रखा जाता है, इसलिए परियोजना को क्रेडिट मिलते हैं जबकि अपसाइड आसपास के वनों में खो जाता है।

मूल समस्या यह है कि स्वतंत्र रूप से ट्रैक करने के लिए डेटा-संचालित विश्लेषण की कमी है। यह आज संभव है, हम इसे बड़े पैमाने पर कर सकते हैं, लेकिन इस क्षेत्र में राज्य-ऑफ-द-आर्ट प्रौद्योगिकी का अनुकूलन बहुत धीमा है। संक्षेप में, समस्या विश्लेषण नहीं है, यह है कि क्रेडिट की गणना किस पर आधारित है।

क्या आपके पास इस प्रणाली का उपयोग करने वाले ग्राहकों के मामलों को साझा करने के लिए कोई मामला अध्ययन हैं?

• स्पेन के सबसे बड़े वन मालिक, ENCE, हमारी प्रणाली का उपयोग करते हैं।
• हमारा पहला और सबसे बड़ा ग्राहक फिनिश स्टेट फॉरेस्ट, मेट्साहलिटस है।
• हमारे साथी फोर्लियांस, जो वैश्विक स्तर पर सबसे बड़े और सबसे सम्मानित कार्बन परियोजना प्रबंधकों में से एक है, कोलम्बिया में एक बड़ी कार्बन परियोजना में हमारे साथ काम करता है।
• यूरोपीय नॉर्डिक्स में शीर्ष 10 वन देशों में से 7 हमारे ग्राहक हैं। हमारा नवीनतम ग्राहक, जिसकी जल्द ही घोषणा की जाएगी, फिनलैंड के ‘बिग थ्री’ में से एक है।

वन संरक्षण के भविष्य के लिए आपकी दृष्टि क्या है?

हमारी दृष्टि डेटा-संचालित है और इसमें तथ्य-आधारित विश्लेषण शामिल है जो प्रकृति-आधारित समाधानों में मदद करता है। यह बहुत स्पष्ट है कि हमें जलवायु परिवर्तन को कम करने के लिए तेजी से आगे बढ़ने की आवश्यकता है। वर्तमान में, दुनिया भर में अधिकांश वनों की सूची हर 5-10 वर्षों में तैयार की जाती है। हमें इसे मासिक ट्रैकिंग में कम करना चाहिए ताकि हम समझ सकें कि क्या हो रहा है। इसके अलावा, हमें जैव विविधता को ट्रैक करने की आवश्यकता है। जैव विविधता के बिना, हम जलवायु संकट के बीच अपने वनों की लचीलापन खो देते हैं।

क्या कollectiveCrunch के बारे में और कुछ है जो आप साझा करना चाहेंगे?

हाँ, हम इसे बड़े पैमाने पर कर सकते हैं। हम वर्तमान में 20 मिलियन हेक्टेयर, लगभग 50 मिलियन एकड़ वन क्षेत्र को कवर करते हैं। हम इसे पारंपरिक विधियों की तुलना में बेहतर सटीकता के साथ करते हैं। यह वास्तविक है, और यह कार्बन व्यापार बाजारों में पारदर्शिता को सक्षम बनाता है।

साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठकों को अधिक जानने के लिए कollectiveCrunch पर जाना चाहिए।