森林破壊対策におけるAIの役割拡大

森林破壊は数十年にわたって続いている問題です。テクノロジーが進歩しても、カバーすべき土地が広すぎるため、違法な伐採者が優位に立ってきました。しかし、これまではそうではありませんでした。人工知能は違法な森林破壊を終わらせる鍵となるのでしょうか。その潜在的可能性と実際の使用例の両方が有望です。

1. 最適な植林地を特定する

森林破壊率は変動しているものの、毎年失われる木は増えている。 4年から2021年にかけて2022％増加失われた森林は6.6万ヘクタール以上に上ります。たとえ違法な伐採、採鉱、農業活動がすべて今日停止したとしても、これらの重要な環境は依然として不利な状況に陥ります。

この傾向が抑制されないまま続くと、気温が上昇し、野生動物が逃げ出し、地域の生態系が弱まることになります。その時点で止められない枯死プロセスが引き起こされ、健康な木の状態が徐々に悪化します。これはドミノ効果を引き起こし、人間による森林伐採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ります。

AI を使えば、活動家や地方自治体は森林再生を加速し、森林を人間の介入前の状態に戻すことができます。このモデルは、植林が最も効果的なエリアを正確に特定できます。また、害虫や干ばつに強い、成長の早い在来樹種を特定することもできます。苗木が植えられたら、成長をリアルタイムで監視できます。

2. 森林減少に関する衛星画像の分析

数十年にわたり、衛星画像の分析は、あまり効果的ではない口コミや現地での調査戦略以外では、森林破壊が実際に行われているかどうかを特定する数少ない方法の1つでした。しかし、 3兆本以上の木々 地球上には、カバーすべき領域が数多くあります。これらの画像を手作業で調べるのは非現実的ですが、従来のソフトウェアでは重要な詳細が見逃されてしまいます。

AI 搭載の画像認識技術は、新しい道路、煙、新しい開拓地など、森林消失の早期兆候を検出できます。この技術は、あらゆるプラスの影響をリアルタイムで人間に報告し、人間が調査して地元の法執行機関に報告できるようにします。チームは AI 搭載のドローンを使用して、間近の空中映像を撮影することもできます。

3. 合法的な操作と違法な操作を区別する

森林伐採が合法な場合もあります。地方自治体がそうした伐採を認可し、企業が事業を継続できるようにします。しかし、認可された行為として始まったものが、必ずしもそのまま残るわけではありません。許可を求めるよりも許しを求めたほうがよいという理解のもと、個人が保護地域に侵入するケースは数多くあります。

実際、耕作地の拡大は 森林破壊の約50％を占める 世界中で森林伐採が最も多く、次いで家畜の放牧が 38.5% となっています。衛星画像だけでは、合法、半合法、違法の森林伐採を区別するのは複雑です。AI は、樹木の色、質感、被覆範囲を分析することでそのギャップを埋め、推測を排除します。

4. 森林破壊を知らせる音を分析する

森林伐採の音はどんなものでしょうか。チェーンソーの音、倒れる丸太、掘削機の轟音、苦しむ野生動物、燃える藪。残念ながら、重機、電動工具、ピックアップトラックの騒音や作業員同士の会話は、森林が密集した地域ではすぐに弱まるため、伐採作業の正確な場所を特定するのは困難です。

音響モニタリング用の小型ソーラーパネルを搭載した AI 対応のモノのインターネット (IoT) 監視システムは、どこにでも設置できるため、音声信号を拾うことができます。さらに、犯人が木を燃やしたり切ったりすると、動物は逃げて通常は入らない場所に入るため、これらのカメラは伐採が始まる前に人間の干渉の可能性を検知できる可能性があります。

5. 違法行為をソースまで追跡する

調査報道局は最近、農家の牛肉が世界のサプライチェーンに流れ込んでいることを発見した。その中には、 世界最大級の 食肉加工会社は違法な森林伐採の疑いで告発され、その後処罰された。禁輸措置にもかかわらず、事業は通常通り継続された。中には森林伐採を続けているように見える会社もあった。

違法な森林伐採は、多くの場合、地元の製材所、製油所、農場によって行われています。労働者が耕作地を拡大したい、より多くの製品を販売したい、家畜に安く餌を与えたいなど、さまざまな理由で森林の大幅な減少につながっています。残念ながら、こうした活動の原因を突き止めるのは困難です。つまり、AI を使用しない限りは困難です。

AI は、重機が新たに作られた空き地からベースステーションに戻るまでを追跡できるため、捜査官が捜索範囲を絞り込むのに役立ちます。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ます。これにより、地元の法執行機関が常習犯を特定し、刑罰の割り当てと執行のギャップを縮小するのに役立ちます。

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に遡りますが、その多くは今日に至るまでアクセスできないままです。それは、フィールドノート、カセットテープ、書面による通信、保存された生物標本など、アーカイブされていない物理的な情報源からしかアクセスできないためです。こうした証拠はサイロ化されており、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は見えません。

AI による画像認識、言語検出、自動文字起こしにより、研究者はようやくこうした貴重な洞察を得ることができます。これにより、森林減少の原因を特定し、常習犯を明らかにすることができます。高度なモデルはコンテキストを考慮し、違反者が名前を変えたり、地域の境界が移動したりしても、正確性を維持できます。

7. 積極的な介入を可能にする 

衛星画像の鮮明度は数十年にわたって向上しており、専門家は比類のない精度で森林破壊を特定できるようになりましたが、この戦略は依然として受動的です。警告を受けてすぐに介入したとしても、森林の喪失は依然として起こります。AI により、伐採が始まる前に危険地域を特定し、最終的に積極的な介入が可能になります。

AI は、地域の地形、道路からの距離、工業化率などの要素を分析して、どの地域が最も危険にさらされているかを判断することができます。地政学的気候や世界の木材市場などの複雑な要素も考慮に入れることができます。このようなツールはもはや仮説ではなく、ある共同研究チームが開発しました。

世界自然保護基金の研究者らはコンピューター科学者らと協力し、森林喪失を予測できるAI「Forest Foresight」を開発した。 最大6か月先まで 精度は80%以上。違法な伐採の可能性を認識すると、地元当局に警告を発し、森林破壊が始まる前に阻止することができます。

8. センサーを使って違法行為を特定する

違法な森林伐採では、重機を使って木を伐採したり、保護地域に家畜を移動させたり、土地を開拓するために山火事を起こしたりしますが、その行為は何らかの排出物を生み出します。例えば、牛1頭が 最大264ポンドを生産 年間のメタンガス排出量は 1 億 2,000 万トンで、群れ全体のガスは目に見えてわかるほどです。

危険度の高い森林に戦略的に配置された AI 対応の IoT センサーは、メタン、一酸化炭素、二酸化炭素の排出量を追跡できます。排出量が急上昇した場合、チームはさらに調査することができます。このアプローチは、モデルがコンテキストを考慮できるため、誤検知を除外して調査を容易にすることができ、他に類を見ないほど効果的です。

9. 匿名の通報ラインを設ける

これまで、活動家や法執行機関は、違法伐採の摘発に主に口コミに頼ってきました。衛星画像が広く利用できるようになってからは、そうしたアプローチは廃れましたが、それでも有用性は変わりません。被害地域で AI 搭載のチャットボットを活用すれば、森林消失の可能性に関する有益な情報を匿名で受け取ることができます。

このユースケースに AI を導入するのは理想的です。単一のモデルで数十件、場合によっては数百、数千件の会話を一度に処理できるからです。AI とやり取りする人は営業時間まで待ったり保留にされたりする必要がないため、メッセージを送信する動機付けになります。このテクノロジーは、セマンティクスを分析し、キーワードを抽出し、人間向けにレポートを要約することもできます。

AIは森林破壊に永久に終止符を打つことができるか？

実を言うと、AI は万能薬ではありません。AI はすべての下準備はできるかもしれませんが、他にも多くの要素が存在します。森林破壊を終わらせるには、地元の政治家の賛同、調査グループ間の協力、公開されているリソースが必要です。とはいえ、このテクノロジーは、森林消失率をこれまでにないレベルまで下げ、状況を大きく変える可能性があります。