Il Ruolo Crescente dell’Intelligenza Artificiale nella Lotta alla Deforestazione

La deforestazione è un problema in corso da decenni. Anche se la tecnologia è avanzata, i responsabili hanno avuto il vantaggio perché c’è semplicemente troppa terra da coprire — fino ad ora. L’intelligenza artificiale potrebbe essere la chiave per porre fine alla deforestazione illegale? Sia il suo potenziale che i casi d’uso nel mondo reale mostrano promesse.

1. Identificare le Aree di Rimboschimento Ottimali

Sebbene i tassi di deforestazione fluttuino, più alberi vengono persi ogni anno. È aumentato del 4% dal 2021 al 2022, per un totale di oltre 6,6 milioni di ettari di foresta persi. Anche se tutte le operazioni di logging, mining e agricoltura illegali cessassero oggi, quegli ambienti critici sarebbero ancora svantaggiati.

Se questa tendenza continua incontrollata, il mondo vedrà aumentare le temperature, la fauna fuggire e gli ecosistemi locali indebolirsi. Un processo di moria irresistibile si verifica a quel punto, significando che le condizioni dei alberi sani peggiorano progressivamente. Ciò porterebbe a un effetto domino in cui milioni di ettari di foresta vengono persi nonostante nessuna deforestazione guidata dall’uomo.

Con l’AI, gli attivisti e i governi locali possono accelerare il rimboschimento, aiutando le foreste a tornare a come erano prima dell’intervento umano. Il modello può individuare le aree in cui il rimboschimento sarebbe più efficace. Potrebbe anche identificare specie di alberi native a crescita rapida resistenti ai parassiti e alla siccità. Una volta piantati i germogli, può monitorare la crescita in tempo reale.

2. Analizzare le Immagini Satellitari per la Perdita di Foresta

Per decenni, l’analisi delle immagini satellitari è stata uno dei pochi modi per identificare la deforestazione in azione, oltre alle strategie meno efficienti di parola di bocca o di presenza sul campo. Tuttavia, poiché ci sono oltre 3 trilioni di alberi sul pianeta, c’è molto terreno da coprire. Mentre passare manualmente attraverso queste immagini è impratico, il software tradizionale perde dettagli critici.

La tecnologia di riconoscimento di immagini basata sull’intelligenza artificiale può rilevare indicatori precoci di perdita di foresta, tra cui nuove strade, fumo e nuove radure. Può segnalare qualsiasi positività a un essere umano in tempo reale, consentendo loro di esaminare e segnalare alle agenzie di applicazione della legge locali. I team possono anche utilizzare droni dotati di intelligenza artificiale per viste aeree ravvicinate.

3. Differenziare tra Operazioni Legali e Illegali

A volte, la deforestazione è legale. I governi locali approvano queste operazioni in modo che le aziende possano continuare a fare affari. Tuttavia, ciò che inizia come un’azione autorizzata non rimane sempre tale. Ci sono molti casi in cui gli individui si insediano in territori protetti con la comprensione che è meglio chiedere perdono che permesso.

In effetti, l’espansione dei terreni agricoli rappresenta quasi il 50% della deforestazione in tutto il mondo, seguito a stretto giro dal pascolo del bestiame al 38,5%. Con le immagini satellitari da sole, differenziare tra deforestazione legale, semilegale e illegale è complicato. L’intelligenza artificiale colma le lacune analizzando il colore, la texture e l’estensione della copertura forestale, eliminando il lavoro di ipotesi.

4. Analizzare i Suoni che Segnalano la Deforestazione

Cosa suona la deforestazione? Motoseghe rombanti, tronchi cadenti, escavatori ruggenti, fauna in difficoltà e cespugli bruciati. Purtroppo, il rumore delle macchine pesanti, degli utensili, dei camion e delle conversazioni tra i lavoratori si attenua rapidamente in aree densamente forestali, rendendo difficile individuare quelle operazioni.

I sistemi di sorveglianza IoT abilitati all’intelligenza artificiale alimentati da pannelli solari miniaturizzati per il monitoraggio acustico possono essere posizionati quasi ovunque, in modo da poter rilevare quei segnali audio. Inoltre, poiché gli animali fuggono, entrando in aree che normalmente non frequenterebbero mentre gli autori bruciano o tagliano gli alberi, quelle telecamere possono identificare potenziali interferenze umane prima che l’abbattimento inizi.

5. Rintracciare le Operazioni Illegali alla Fonte

Il Bureau of Investigative Journalism ha recentemente scoperto che la carne di manzo proveniente da agricoltori stava entrando nelle catene di approvvigionamento globali — comprese quelle che forniscono due delle più grandi aziende di carne del mondo — dopo che erano state accusate di deforestazione illegale e successivamente punite. Nonostante le embarghi, gli affari continuarono come al solito. Alcuni sembravano continuare a deforestare.

La deforestazione illegale è spesso guidata da segherie, raffinerie e fattorie locali. Che i lavoratori vogliano espandere i loro terreni agricoli, vendere più prodotti o alimentare le loro mandrie a buon mercato, contribuiscono a una significativa perdita di foresta. Purtroppo, rintracciare queste attività fino alla loro fonte è difficile. A meno che non si utilizzi l’intelligenza artificiale.

L’intelligenza artificiale può tracciare le macchine pesanti mentre si spostano dalle nuove radure fino alla stazione di base, aiutando gli investigatori a restringere la loro ricerca. In alternativa, può utilizzare la tecnologia di riconoscimento facciale per scoprire le identità di coloro che sono coinvolti. Ciò aiuta le agenzie di applicazione della legge locali a identificare i recidivi, riducendo il divario tra l’assegnazione e l’applicazione della punizione.

6. Analizzare i Dati di Deforestazione Non Archiviati

Sebbene i dati sulla deforestazione risalgano a decenni fa, molto rimane inaccessibile ancora oggi. Ciò è dovuto al fatto che sono accessibili solo tramite fonti fisiche non archiviate come appunti di campo, nastri cassette, corrispondenza scritta e campioni biologici conservati. Queste prove esistono in silos, nascoste agli strumenti tradizionali che raschiano le risorse online.

Con il riconoscimento di immagini basato sull’intelligenza artificiale, la rilevazione del linguaggio e la trascrizione automatica, i ricercatori possono finalmente assicurarsi queste informazioni preziose. Ciò consente loro di identificare i driver della perdita di foresta e rivelare i recidivi. I modelli avanzati possono considerare il contesto, mantenendo l’accuratezza anche se le entità che commettono reati cambiano nome o i confini locali si spostano.

7. Abilitare l’Intervento Proattivo

Sebbene la chiarezza delle immagini satellitari sia migliorata per decenni — i professionisti possono ora individuare la deforestazione con precisione senza precedenti — questa strategia è ancora reattiva. La perdita di foresta si verifica ancora se intervengono immediatamente dopo aver ricevuto un allarme. Con l’intelligenza artificiale, possono finalmente ottenere un intervento proattivo, identificando le aree a rischio prima che l’abbattimento inizi.

L’intelligenza artificiale può analizzare fattori come la topografia locale, la distanza dalle strade e i tassi di industrializzazione per determinare quali aree sono più a rischio. Può anche considerare elementi complessi come il clima geopolitico o il mercato globale del legname. Uno strumento del genere non è più ipotetico — un team di ricerca congiunto lo ha sviluppato.

I ricercatori del World Wildlife Fund hanno collaborato con scienziati informatici per sviluppare un’intelligenza artificiale chiamata Forest Foresight. Può prevedere la perdita di foresta fino a sei mesi in anticipo con un’accuratezza superiore all’80%. Quando riconosce potenziali operazioni illegali, può allertare le autorità locali, fermare la deforestazione prima che inizi.

8. Utilizzare i Sensori per Identificare l’Attività Illegale

Che le operazioni di deforestazione illegale utilizzino macchine pesanti per tagliare gli alberi, spostare animali da fattoria in territorio protetto o iniziare incendi per sgombrare la terra, le loro azioni producono alcune emissioni. Ad esempio, una sola mucca produce fino a 264 libbre di metano all’anno — il gas di un’intera mandria sarebbe notevole.

I sensori IoT abilitati all’intelligenza artificiale posizionati strategicamente nelle foreste ad alto rischio possono tracciare le emissioni di metano, monossido di carbonio e anidride carbonica. Se improvvisamente aumentano, i team possono indagare ulteriormente. Questo approccio potrebbe essere unico perché il modello può considerare il contesto, consentendo di filtrare i falsi positivi e facilitare le indagini.

9. Fornire una Linea di Segnalazione Anonima

In passato, gli attivisti e le agenzie di applicazione della legge si sono largamente affidati alla parola di bocca per scoprire le operazioni di logging illegale. Sebbene si siano allontanati da questo approccio una volta che le immagini satellitari sono diventate ampiamente disponibili, non è meno utile. Se sfruttassero i chatbot abilitati all’intelligenza artificiale nelle aree colpite, potrebbero ricevere segnalazioni anonime intuitive sulla potenziale perdita di foresta.

Il dispiegamento dell’intelligenza artificiale per questo caso d’uso è ideale perché un singolo modello può condurre decine — se non centinaia o migliaia — di conversazioni contemporaneamente. Coloro che interagiscono con esso non devono aspettare le ore di ufficio o essere messi in attesa, incentivandoli a inviare un messaggio. Questa tecnologia può anche analizzare la semantica, estrarre parole chiave e riassumere i rapporti per i loro omologhi umani.

L’Intelligenza Artificiale Potrebbe Porre Fine alla Deforestazione una Volta per Tutte?

In verità, l’intelligenza artificiale non è una soluzione magica. Potrebbe fare tutto il lavoro di base, ma esistono molte altre parti in movimento. Porre fine alla deforestazione richiede l’adesione dei politici locali, la collaborazione tra i gruppi di indagine e le risorse pubblicamente disponibili. Detto ciò, questa tecnologia potrebbe comunque essere un fattore di cambiamento, riducendo i tassi di perdita di foresta a livelli mai visti prima.