AIの増加する役割：森林破壊との戦い

森林破壊は数十年間にわたる問題である。技術が進歩しても、犯罪者が優位性を維持してきた。なぜなら、カバーする土地が多すぎるからだ。でも、今は違う。人工知能（AI）が違法な森林破壊を終わらせる鍵になるかもしれない。AIの潜在性と実世界での使用例は、約束のある結果を示唆している。

1. 最適な再造林地域の特定

森林破壊の割合は変動するが、毎年多くの木が失われている。2021年から2022年にかけて、4%増加し、660万ヘクタール以上の森林が失われた。違法な伐採、鉱山、農業作業がすべて今日で停止しても、それらの重要な環境は依然として不利な立場にある。

この傾向がチェックされなければ、世界は温度上昇、野生生物の逃亡、地元の生態系の弱体化を見せることになる。止まらない衰退プロセスがトリガーされ、健康な木の状態が徐々に悪化する。ドミノ効果により、人間による森林破壊がないにもかかわらず、さらに数百万ヘクタールの森林が失われることになる。

AIを使用すると、活動家や地元政府は再造林を加速させ、森林を人間の介入前の状態に戻すことができる。モデルは、再植林が最も効果的な地域を特定することができる。また、害虫や干ばつに耐性のある、速成の在来樹種を特定することもできる。苗木を植えた後、成長をリアルタイムで監視することもできる。

2. 衛星画像を分析して森林の損失を特定する

数十年間、衛星画像を分析することは、森林破壊を発見するための数少ない方法の1つだった。ただし、地球上には3兆本以上の木があるため、カバーする範囲が広い。画像を手動で確認することは非実用的であり、従来のソフトウェアは重要な詳細を逃している。

AIを搭載した画像認識技術は、森林の損失の初期の兆候、つまり新しい道路、煙、開拓地を検出することができる。人間が確認し、地元の法執行機関に報告できる。チームは、AIを搭載したドローンを使用して、空中から近距離で確認することもできる。

3. 合法的な作業と違法な作業を区別する

時々、森林破壊は合法である。地元政府がこれらの作業を承認し、企業が事業を続けることができる。ただし、許可された作業が必ずしもそのまま続くとは限らない。許可を得るよりも許しを求める方がよいと考え、保護区域に侵入する個人が多い。

実際、農地の拡大は、世界中での森林破壊の約50%を占め、家畜の放牧は38.5%である。衛星画像だけでは、合法的な、準合法的な、違法な森林破壊を区別することが難しい。AIは、木の被覆の色、質感、範囲を分析することで、ギャップを埋めることができる。

4. 森林破壊を示す音を分析する

森林破壊の音は何だろうか。チェーンソーの轟音、倒木の音、掘削機の轟音、動物の悲鳴、燃える茂みの音。残念ながら、重機、電動工具、ピックアップトラック、作業員の会話の音は、密な森林地域で急速に減衰するため、作業の場所を特定することが難しい。

AIを搭載したIoT監視システムは、音響モニタリングのためにミニチュアソーラーパネルで動作することができ、どこにでも設置することができる。したがって、音響的ヒントを拾うことができる。また、動物が逃げ、木を切ったり焼いたりする人間の干渉の可能性を、作業が開始される前に検知することができる。

5. 違法な作業をその源まで追跡する

調査報道局は最近、農家から生産された牛肉が、世界最大の2つの肉会社の供給チェーンに流れ込んでいることを発見した。違法な森林破壊の疑いで処罰されたにもかかわらず、経営は通常の状態で続けられた。違法な森林破壊は、地元の製材所、精製所、農場によって推進されることが多い。AIは、重機が新しく作られた開拓地から基地まで移動することを追跡することで、調査員が捜索を絞り込むのを助けることができる。また、顔認識技術を使用して、関係者の身元を明らかにすることもできる。

6. アーカイブされていないレガシーデータを分析する

森林破壊に関するデータは数十年前から存在するが、依然として多くのデータがアクセスできないままである。なぜなら、それらはフィールドノート、カセットテープ、書面のやり取り、保存された生物標本などの物理的なソースでのみアクセス可能だからだ。これらの証拠は、オンラインリソースをスクレイピングする従来のツールから隠されているシロに存在する。

AIを使用した画像認識、言語検出、自動文字起こしにより、研究者はこれらの貴重な洞察を最終的に取得することができる。これにより、森林の損失の要因を特定し、繰り返し犯行を明らかにすることができる。高度なモデルは、犯行団体が名称や所在地を変更したり、国境が変化したりしても、コンテキストを考慮して精度を維持することができる。

7. 事前に介入することを可能にする

衛星画像の鮮明度は数十年間改善されてきたが、依然として反応的なアプローチである。即座に介入しても、森林の損失は依然として発生する。AIを使用すると、事前に介入することが可能になり、開拓が開始される前に危険な地域を特定することができる。

AIは、地形、道路からの距離、工業化率などの要因を分析して、最も危険な地域を特定することができる。地政学的状況や世界の木材市場などの複雑な要素も考慮することができる。世界野生生物基金の研究者はコンピュータサイエンティストと共同で、6か月前まで森林の損失を予測するAIを開発した。このAIは、違法な作業を認識すると、地元の当局に警告し、森林破壊を開始する前にそれを停止することができる。

8. センサーを使用して違法な活動を特定する

違法な森林破壊作業では、重機を使用して木を切ったり、家畜を保護区域に移動させたり、土地を開拓するために火を起こしたりする。こうした行動は、排出物を生み出す。たとえば、1頭の牛は264ポンドのメタンを1年間に生産する。1頭の牛のガスは目立つが、1つの群れのガスはさらに目立つ。

AIを搭載したIoTセンサーは、森林でメタン、炭素モノキシド、炭素ダイオキシドの排出を追跡することができる。排出量が急激に増加した場合、チームはさらに調査することができる。このアプローチは、モデルがコンテキストを考慮して誤陽性をフィルタリングし、調査を容易にすることができるため、特に効果的である。

9. 匿名の情報提供ラインを提供する

過去には、活動家や法執行機関は、違法な伐採作業を発見するために、口コミに大きく依存していた。衛星画像が広く利用できるようになった今でも、これは有効なアプローチである。AIを搭載したチャットボットを影響を受ける地域で活用することで、潜在的な森林の損失に関する貴重な匿名の情報を入手することができる。

この用途でAIを使用することは理想的である。1つのモデルが同時に数十、または数百、または数千の会話を処理できるからだ。会話する人は、営業時間を待つ必要がなく、保留に置かれる必要がない。セマンティクスを分析し、キーワードを抽出し、報告を要約することができる。

AIは森林破壊を完全に終わらせることができるか？

実際、AIは銀の弾丸ではない。AIはすべての作業を行うかもしれないが、他の多くの要素も存在する。森林破壊を終わらせるには、地元の政治家の理解、調査グループの協力、公開されているリソースが必要である。ただし、この技術は依然としてゲームチェンジャーとなり、以前には見られなかったレベルの森林の損失率の低下につながる可能性がある。