AI의 점점 커지는 산림 파괴 방지 역할

산림 파괴는 수십 년 동안 지속된 문제이다. 기술이 발전함에도 불구하고, 범죄자들은 너무 많은 땅을 덮어야 하기 때문에 여전히 우위를 점하고 있었다. 그러나 이제는 인공 지능이 불법적인 산림 파괴를 종식시키는 열쇠가 될 수 있을까? 인공 지능의 잠재력과 실제 사용 사례는 모두 희망을 보여준다.

1. 최적의 재造림 지역 식별

산림 파괴율은 변동하지만, 매년 더 많은 나무가 손실된다. 2021년부터 2022년까지 4% 증가하여 660만 헥타르 이상의 산림이 손실되었다. 即使 모든 불법적인 벌목, 채굴 및 농업 작물이 오늘停止된다 하더라도, 이러한 중요한 환경은 여전히 불리한 상황에 처할 것이다.

이 추세가 제재 없이 계속된다면, 세계는 기온 상승, 야생 동물의 퇴각 및 지역 생태계의 약화를 볼 것이다. 멈출 수 없는 사멸 과정은 이 시점에서 트리거되어, 건강한 나무의 상태가 점진적으로恶化된다. 이것은 수백만 헥타르의 산림이 손실되는 도미노 효과를 초래할 것이다.

인공 지능을 사용하면 활동가와 지역 정부가 재造림을 가속화하여 산림을 인간의 개입 이전으로 회복시킬 수 있다. 모델은 재식이가 가장 효과적인 지역을 식별할 수 있다. 또한 빠르게 자라는 원산樹種을 식별하여 해충과 가뭄에 저항할 수 있다. 묘목을 식재한 후에는 성장을 실시간으로 모니터링할 수 있다.

2. 위성 이미지 분석을 통한 산림 손실 분석

수십 년 동안 위성 이미지 분석은 산림 파괴를 식별하는 몇 가지 방법 중 하나였으며, 효율성이 낮은 구두 또는 현장 작업 전략을 제외하고는 다른 방법은 없었다. 그러나 지구상에 3조 개의 나무가 존재하기 때문에, 다루어야 할 영역이 많다. 이러한 이미지를 수동으로 처리하는 것은 비실용적이며, 전통적인 소프트웨어는 중요한 세부 사항을 놓치게 된다.

인공 지능 기반 이미지 인식 기술은 새 도로, 연기 및 새로 지어진 벌판과 같은 산림 손실의 초기 지표를 감지할 수 있다. 실제로 발생한 모든 사례를 실시간으로 사람에게 보고하여 현지 법 집행 기관에 보고할 수 있다. 팀은 또한 인공 지능 기반 드론을 사용하여 근거리 공중 관찰을 수행할 수 있다.

3. 합법적 및 불법적 작업 구분

때때로 산림 파괴는 합법적이다. 지역 정부는 이러한 작성을 승인하여 기업이 사업을 계속할 수 있도록 한다. 그러나 합법적인 작성을 시작한 것이 항상那样으로 남아 있는 것은 아니다. 개인이 보호 지역에 침입하여 사과를 구하는 것이 허가받는 것보다 더 나은 경우가 많다.

실제로 전 세계적으로 농지 확장으로 인한 산림 파괴가 약 50%를 차지하며, 가축放牧이 38.5%를 차지한다. 위성 이미지만으로 합법적, 반합법적 및 불법적인 산림 파괴를 구분하는 것은 어렵다. 인공 지능은 나무 덮개의 색상, 질감 및 범위를 분석하여 추측을 제거한다.

4. 산림 파괴 신호를 보내는 소리를 분석

산림 파괴는 어떤 소리를 낸다? 사슬톱의 рев음, 나무의 떨어짐, 굴삭기의轟鳴, 동물의 고통과 불타는 관목. 불행히도, 중장비, 전력工具, 픽업 트럭 및 작업자 간의 대화의 소음은 밀집된 산림 지역에서 빠르게 감소하여 이러한 작성을 식별하는 것이 어렵다.

인공 지능 기반 사물 인터넷(IoT) 감시 시스템은 소형 太陽能판을 사용하여 음향 모니터링을 수행할 수 있다. 이러한 시스템은 거의 모든 곳에 배치할 수 있으며, 이러한 오디오 신호를 감지할 수 있다. 또한 동물이 도망가고, 불법적인 벌목이 시작되기 전에 잠재적인 인간의 간섭을 식별할 수 있다.

5. 불법적인 작성을 원천으로 추적

조사 기관은 최근에 농민이 세계 최대肉製品 회사 중 두 곳에 공급하는 글로벌 공급망에 불법적인 산림 파괴와 관련된 소를 공급하고 있다는 것을 발견했다. 이러한 회사들은 불법적인 산림 파괴와 관련된 혐의로 처벌을 받았음에도 불구하고, 사업을 계속했다.

불법적인 산림 파괴는 종종 지역의 제재소, 정유소 및 농장에서 추진된다. 노동자들이 작물을 확대하거나 제품을 더 많이 판매하거나 저렴한 비용으로 가축을 사육하기 위해 기여하는 것과 같은 산림 손실에 기여한다. 불행히도, 이러한 활동을 그 원천으로 추적하는 것은 어렵다. 그러나 인공 지능을 사용한다면 가능하다.

인공 지능은 중장비가 새로 만들어진 벌판에서 기지로 이동하는 것을 추적하여 조사자들이 검색 범위를 좁힐 수 있다. 또는 얼굴 인식 기술을 사용하여 관련된 사람들의 신원을 밝힐 수 있다. 이를 통해 현지 법 집행 기관이 반복되는 범죄자를 식별하여 처벌을 강화할 수 있다.

6. 보관되지 않은 레거시 데이터 분석

산림 파괴에 대한 데이터는 수십 년 동안 축적되어 왔지만, 여전히 많은 데이터가 접근할 수 없다. 이는 필드 노트, 카세트 테이프, 서면 서신 및 보존된 생물학적 표본과 같은 물리적 소스에서만 접근할 수 있기 때문이다. 이러한 증거는 전통적인 도구가 온라인 자원을 스크래핑하는 것에서 숨겨져 있다.

인공 지능 기반 이미지 인식, 언어 감지 및 자동 전사 기술을 사용하면 연구자들이 이러한 귀중한 통찰력을 확보할 수 있다. 이를 통해 산림 손실의 원인을 식별하고 반복되는 범죄자를 드러낼 수 있다. 고급 모델은 문맥을 고려하여 정확성을 유지할 수 있다.

7. 적극적인 개입 활성화

위성 이미지의 명료도가 수십 년 동안 개선되어 왔다. 전문가들은 산림 파괴를 이전에 없던 정밀도로 식별할 수 있다. 그러나 이 전략은 여전히 반응적이다. 산림 손실은 즉시 개입한다 하더라도 여전히 발생한다. 인공 지능을 사용하면 최초의 적극적인 개입을 달성할 수 있다. 즉, 벌판이 만들어지기 전에 위험에 처한 지역을 식별할 수 있다.

인공 지능은 지역 지형, 도로로부터의 거리 및 산업화 속도와 같은 요인을 분석하여 어느 지역이 가장 위험한지 결정할 수 있다. 또한 정치적 기후 또는 세계 목재 시장과 같은 복잡한 요소를 고려할 수 있다. 이러한 도구는 더 이상 가상적인 것이 아니다. 한 공동 연구 팀이 이를 개발했다.

세계 야생 동물 기금의 연구자들은 컴퓨터 과학자와 협력하여 산림 파괴를 예측할 수 있는 인공 지능인 Forest Foresight를 개발했다. 이는 6개월 전부터 80%의 정확도로 산림 손실을 예측할 수 있다. 잠재적인 불법적인 작성을 식별하면 현지 당국에 경고를 보내 산림 파괴를 시작하기 전에 이를 중단시킬 수 있다.

8. 센서를 사용하여 불법적인 활동 식별

불법적인 산림 파괴 작전은 중장비를 사용하여 나무를 베거나, 가축을 보호 지역으로 옮기거나, 땅을 정리하기 위해 화재를 일으키는 등 어떤 활동을 하든지 간에, 이러한 활동은 어떤 종류의 배출을 발생시킨다. 예를 들어, 한頭의 소는 연간 264파운드의 메탄을 발생시킨다. 한 무리의 가축의 가스는 눈에 띄는 수준일 것이다.

인공 지능 기반 사물 인터넷(IoT) 센서는 전략적으로 높은 위험 지역에 배치되어 메탄, 일산화탄소 및 이산화탄소를 추적할 수 있다. 이러한 가스가突然 증가하면 팀이进一步 조사할 수 있다. 이러한 접근 방식은 모델이 문맥을 고려하여 거짓 양성 결과를 필터링하고 조사를 더 쉽게 할 수 있기 때문에 유용할 수 있다.

9. 익명 팁 라인 제공

과거에 활동가와 법 집행 기관은 불법적인 벌목 작성을 발견하기 위해 구두 정보에 크게 의존했다. 그러나 위성 이미지가 널리 사용되면서 이러한 접근 방식은 더 이상 사용되지 않는다. 그러나 영향을 받는 지역에서 인공 지능 기반 채팅봇을 사용한다면, 잠재적인 산림 손실에 대한 유용한 익명 팁을 받을 수 있다.

이러한 사용 사례에 대한 인공 지능 배치는 이상적이다. 단일 모델이 수십, 수백, 심지어 수천 개의 대화를 동시에 처리할 수 있기 때문이다. 이러한 모델과 상호 작용하는 사람들은 영업 시간을 기다리거나 홀드를 기다릴 필요가 없기 때문에 메시지를 보내는 것을 khuyến khích한다. 또한 이러한 기술은 의미를 분석하고 키워드를 추출하여 인간의 동료들을 위해 보고서를 요약할 수 있다.

인공 지능, 산림 파괴를 완전히 종식시킬 수 있을까?

진실을 말하자면, 인공 지능은 은탄환이 아니다. 인공 지능은 모든 작업을 수행할 수 있지만, 다른 많은 요소들이 존재한다. 산림 파괴를 종식시키기 위해서는 지역 정치인들의 동의, 조사 그룹 간의 협력 및 공개적으로 사용 가능한 자원이 필요하다. 그러나 이러한 기술은 게임 체인저가 될 수 있으며, 이전에 볼 수 없었던 수준으로 산림 손실률을 줄일 수 있다.