AI’s groeiende rol in de bestrijding van ontbossing

Ontbossing is al decennialang een aanhoudend probleem. Zelfs met de vooruitgang van de technologie hebben de daders het voordeel gehad omdat er gewoon te veel land is om te bestrijken — totdat nu. Kan kunstmatige intelligentie de sleutel zijn om een einde te maken aan illegale ontbossing? Zowel het potentieel als de praktische toepassingen laten beloven.

1. Identificeer optimale herbebossingsgebieden

Hoewel de ontbossingscijfers fluctueren, gaan er elk jaar meer bomen verloren. Het is toegenomen met 4% van 2021 tot 2022, wat neerkomt op meer dan 6,6 miljoen hectare bos dat verloren is gegaan. Zelfs als alle illegale houtkap, mijnbouw en landbouwactiviteiten vandaag stoppen, zullen die kritieke ecosystemen nog steeds in het nadeel zijn.

Als deze trend ongecontroleerd voortduurt, zal de wereld te maken krijgen met stijgende temperaturen, het wegvluchten van wilde dieren en het verzwakken van lokale ecosystemen. Een onstuitbare afstervingsproces wordt dan in gang gezet, waardoor de toestand van gezonde bomen geleidelijk aan verslechtert. Dit zal leiden tot een domino-effect waarbij miljoenen hectares bos verloren gaan, ondanks het feit dat er geen door de mens veroorzaakte ontbossing is.

Met AI kunnen activisten en lokale overheden de herbebossing versnellen, waardoor bossen terug kunnen keren naar hun toestand van voor de menselijke interventie. Het model kan gebieden identificeren waar herbeplanting het meest effectief zou zijn. Het kan ook snel groeiende, inheemse boomsoorten identificeren die resistent zijn tegen plagen en droogte. Zodra de boompjes zijn geplant, kan het de groei in real-time monitoren.

2. Analyseer satellietbeelden voor bosverlies

Gedurende decennialang was het analyseren van satellietbeelden een van de weinige manieren om ontbossing in actie te identificeren, naast de minder efficiënte mondelinge of terreinonderzoeken. Echter, aangezien er meer dan 3 biljoen bomen op de planeet zijn, is er veel grond om te bestrijken. Terwijl het handmatig doornemen van deze beelden onpraktisch is, missen traditionele software kritische details.

AI-gebaseerde beeldherkenningstechnologie kan vroege indicatoren van bosverlies detecteren, waaronder nieuwe wegen, rook en nieuwe open plekken. Het kan elk positief resultaat in real-time melden aan een mens, waardoor deze het kan controleren en melden aan lokale rechtshandhavingsinstanties. Teams kunnen zelfs AI-gebaseerde drones gebruiken voor luchtfoto’s van dichtbij.

3. Onderscheid tussen legale en illegale activiteiten

Soms is ontbossing legaal. Lokale overheden keuren deze activiteiten goed, zodat bedrijven hun activiteiten kunnen voortzetten. Echter, wat begint als een geautoriseerde actie blijft niet altijd zo. Er zijn veel gevallen waarin personen zich op beschermde gebieden begeven met de veronderstelling dat het beter is om vergiffenis te vragen dan toestemming.

In feite is de uitbreiding van akkerland verantwoordelijk voor bijna 50% van de ontbossing wereldwijd, gevolgd door weidegronden voor vee met 38,5%. Met satellietbeelden alleen is het moeilijk om legale, semi-legale en illegale ontbossing te onderscheiden. AI vult de gaten door de kleur, textuur en omvang van de boombedekking te analyseren, waardoor het raden overbodig wordt.

4. Analyseer geluiden die ontbossing signaleren

Wat klinkt ontbossing als? Het geluid van kettingzagen, vallende bomen, bulderende graafmachines, gestreste wilde dieren en brandend struikgewas. Helaas wordt het geluid van zware machines, elektrisch gereedschap, pick-uptrucks en gesprekken tussen werknemers snel gedempt in dichtbeboste gebieden, waardoor het moeilijk is om deze activiteiten te lokaliseren.

AI-gebaseerde Internet of Things (IoT) surveillance-systemen met miniatureuze zonnepanelen voor akoestische monitoring kunnen overal worden geplaatst, zodat ze deze audio-signalen kunnen opvangen. Bovendien kunnen deze camera’s, omdat dieren wegvluchten en gebieden binnendringen die ze normaal gesproken niet zouden betreden als de daders bomen omhakken of verbranden, mogelijk menselijke inmenging identificeren voordat de houtkap begint.

5. Volg illegale activiteiten terug naar de bron

Het Bureau of Investigative Journalism ontdekte onlangs dat rundvlees van boeren zijn weg vond in mondiale toeleveringsketens — inclusief die van twee van ‘s werelds grootste vleesbedrijven — nadat ze waren beschuldigd van illegale ontbossing en vervolgens werden gestraft. Ondanks embargo’s ging het bedrijfsleven gewoon door. Sommigen leken zelfs door te gaan met ontbossing.

Illegale ontbossing wordt vaak aangedreven door lokale zagerijen, raffinaderijen en boerderijen. Of werknemers nu proberen hun akkerland uit te breiden, meer producten te verkopen of hun kuddes goedkoop te voeden, ze dragen bij aan aanzienlijk bosverlies. Helaas is het moeilijk om deze activiteiten terug te voeren naar hun oorsprong. Tenzij mensen AI gebruiken.

AI kan zware machines volgen terwijl ze zich verplaatsen van nieuw gecreëerde open plekken naar hun basisstation, waardoor onderzoekers hun zoektocht kunnen versmallen. Alternatief kan het gezichtsherkenningstechnologie gebruiken om de identiteit van de betrokkenen te onthullen. Dit helpt lokale rechtshandhavingsinstanties om herhaalde daders te identificeren, waardoor de kloof tussen het toewijzen en het afdwingen van straffen kleiner wordt.

6. Analyseer niet-gearchiveerde legacy-gegevens

Hoewel gegevens over ontbossing decennialang teruggaan, blijft veel ervan ontoegankelijk. Dit komt doordat het alleen toegankelijk is via niet-gearchiveerde, fysieke bronnen zoals veldnotities, cassettebandjes, geschreven correspondentie en bewaarde biologische monsters. Deze bewijzen bevinden zich in silo’s, verborgen voor traditionele tools die online bronnen scannen.

Met AI-beeldherkenning, taaldetectie en automatische transscriptie kunnen onderzoekers eindelijk deze waardevolle inzichten verkrijgen. Dit stelt hen in staat om de drijvende krachten achter bosverlies te identificeren en herhaalde daders te onthullen. Geavanceerde modellen kunnen context analyseren, waardoor ze nauwkeurig blijven, zelfs als de daders hun namen of lokale grenzen veranderen.

7. Maak proactieve interventie mogelijk

Hoewel de helderheid van satellietbeelden de afgelopen decennia is verbeterd — professionals kunnen nu ontbossing met ongekende precisie identificeren — is deze strategie nog steeds reactief. Bosverlies gebeurt nog steeds, zelfs als ze onmiddellijk ingrijpen zodra ze een waarschuwing ontvangen. Met AI kunnen ze eindelijk proactieve interventie bereiken, door gebieden te identificeren die risico lopen voordat ontbossing begint.

AI kan factoren zoals lokale topografie, afstand van wegen en industrialisatiesnelheden analyseren om te bepalen welke gebieden het meest risico lopen. Het kan zelfs complexe elementen zoals de geopolitieke klimaat of de mondiale houtmarkt meenemen. Een dergelijk instrument is geen hypothetisch scenario meer — een gezamenlijk onderzoeksteam heeft het ontwikkeld.

Onderzoekers van de World Wildlife Fund werkten samen met computerwetenschappers om een AI genaamd Forest Foresight te ontwikkelen. Het kan bosverlies tot zes maanden van tevoren voorspellen met een nauwkeurigheid van meer dan 80%. Wanneer het potentiële illegale activiteiten herkent, kan het lokale autoriteiten waarschuwen, waardoor ontbossing kan worden voorkomen voordat het begint.

8. Gebruik sensoren om illegale activiteiten te identificeren

Of illegale ontbossingsactiviteiten nu zware machines gebruiken om bomen te kappen, vee naar beschermde gebieden te verplaatsen of bosbranden te starten om land te vrijmaken, hun acties produceren enige vorm van emissie. Bijvoorbeeld, een enkele koe produceert tot 264 pond methaan per jaar — de emissie van een hele kudde zou opvallend zijn.

AI-gebaseerde IoT-sensoren die strategisch in hoge-risicobossen zijn geplaatst, kunnen methaan, koolmonoxide en kooldioxide-emissies volgen. Als deze plotseling stijgen, kunnen teams verder onderzoek doen. Deze aanpak kan uniek effectief zijn, omdat het model context kan meenemen, waardoor het vals-positieven kan filteren en onderzoeken gemakkelijker maakt.

9. Bied een anonieme tiplijn

In het verleden vertrouwden activisten en rechtshandhavingsinstanties grotendeels op mondelinge informatie om illegale houtkapoperaties te ontdekken. Hoewel ze zijn overgestapt op satellietbeelden zodra deze breed beschikbaar kwamen, is deze aanpak niet minder nuttig. Als ze AI-gebaseerde chatbots in getroffen gebieden zouden inzetten, konden ze anonieme tips over potentieel bosverlies ontvangen.

Het inzetten van AI voor dit gebruik is ideaal, omdat één model tientallen — zo niet honderden of duizenden — gesprekken tegelijk kan voeren. Degene die met het model praat, hoeft niet te wachten tot kantooruren of in de wacht te worden gezet, waardoor ze worden aangemoedigd om een bericht te sturen. Deze technologie kan ook semantiek analyseren, trefwoorden extraheren en rapporten voor hun menselijke tegenhangers samenvatten.

Kan AI een einde maken aan ontbossing eenmaal en voor altijd?

De waarheid is dat AI geen zilveren kogel is. Het kan al het werk doen, maar er zijn veel andere bewegende delen. Het beëindigen van ontbossing vereist instemming van lokale politici, samenwerking tussen onderzoeksinstellingen en openbaar beschikbare middelen. Toch kan deze technologie nog steeds een game-changer zijn, door de bosverliescijfers te reduceren tot niveaus die nog nooit eerder zijn gezien.