Rosnąca rola sztucznej inteligencji w walce z wylesianiem

Wylesianie jest problemem, który trwa od dziesięcioleci. Nawet pomimo postępu technologicznego, sprawcy mają przewagę, ponieważ jest po prostu zbyt wiele ziemi do objęcia — dopóki teraz. Czy sztuczna inteligencja może być kluczem do zakończenia nielegalnego wylesiania? Zarówno jej potencjał, jak i przypadki użycia w świecie rzeczywistym dają podstawy do optymizmu.

1. Zidentyfikuj optymalne obszary zalesiania

Chociaż tempo wylesiania się zmienia, każdego roku ginie więcej drzew. Zwiększyło się o 4% z 2021 do 2022 roku, co stanowi ponad 6,6 miliona hektarów utraconych lasów. Nawet gdyby wszystkie nielegalne wycinki, wydobycie i działalność rolnicza zostały zatrzymane dzisiaj, te krytyczne środowiska nadal będą w niekorzystnej sytuacji.

Jeśli ten trend będzie się niekontrolowany, świat będzie świadkiem wzrostu temperatur, ucieczki dzikich zwierząt i osłabienia lokalnych ekosystemów. Niezatrzymany proces umierania wyzwala się w tym momencie, co oznacza, że stan zdrowych drzew stopniowo się pogarsza. To doprowadzi do efektu domina, w którym pomimo braku ludzkiej interwencji w postaci wylesiania, straconych zostanie jeszcze więcej hektarów lasu.

Dzięki sztucznej inteligencji, aktywiści i lokalne władze mogą przyspieszyć zalesianie, pomagając lasom wrócić do stanu sprzed interwencji człowieka. Model może wskazać obszary, w których ponowne zalesianie byłoby najbardziej skuteczne. Może również zidentyfikować szybko rosnące, rodzime gatunki drzew odporne na szkodniki i suszę. Po posadzeniu sadzonek, może monitorować ich wzrost w czasie rzeczywistym.

2. Analiza obrazów satelitarnych w celu identyfikacji strat lasu

Przez dziesięciolecia, analiza obrazów satelitarnych była jednym z nielicznych sposobów identyfikacji wylesiania w działaniu, poza mniej wydajnymi strategiami opartymi na słowie lub pracy w terenie. Jednakże, ponieważ istnieje ponad 3 biliony drzew na planecie, jest wiele terenu do objęcia. Podczas gdy ręczne przeglądanie tych obrazów jest niepraktyczne, tradycyjne oprogramowanie pomija krytyczne szczegóły.

Technologia rozpoznawania obrazów wspomagana przez sztuczną inteligencję może wykryć wczesne wskaźniki strat lasu, w tym nowe drogi, dym i nowe wykorzystanie gruntów. Może zgłosić każde pozytywne trafienie do człowieka w czasie rzeczywistym, umożliwiając im przegląd i zgłoszenie do lokalnych agencji egzekwowania prawa. Zespoły mogą nawet wykorzystywać bezzałogowe statki powietrzne wspomagane przez sztuczną inteligencję do uzyskania lotnych widoków z bliska.

3. Różnicowanie między legalnymi a nielegalnymi operacjami

Czasami wylesianie jest legalne. Lokalne władze zatwierdzają te operacje, aby firmy mogły kontynuować działalność. Jednak to, co zaczyna się jako sankcjonowana akcja, nie zawsze pozostaje takie. Istnieje wiele przypadków, w których osoby wkraczają na chronione terytorium z myślą, że lepiej jest prosić o wybaczenie niż o pozwolenie.

W rzeczywistości, rozwój terenów rolnych odpowiada za prawie 50% wylesiania na świecie, ściśle naśladowanego przez wypas bydła na poziomie 38,5%. Z samych tylko obrazów satelitarnych różnicowanie między legalnym, półlegalnym a nielegalnym wylesianiem jest skomplikowane. Sztuczna inteligencja wypełnia te luki, analizując kolor, teksturę i zakres pokrycia drzew, eliminując pracę domyślną.

4. Analiza dźwięków, które sygnalizują wylesianie

Co brzmi jak wylesianie? Uruchamiane piły łańcuchowe, spadające konary, hukujące koparki, zaniepokojone zwierzęta i palące się krzaki. Niestety, hałas od ciężkiego sprzętu, narzędzi, samochodów ciężarowych i rozmów między pracownikami jest szybko tłumiony w gęsto zalesionych obszarach, co utrudnia ich zlokalizowanie.

Systemy nadzoru aktywnego internetu rzeczy (IoT) wspomagane przez sztuczną inteligencję, zasilane przez miniaturowe panele słoneczne do monitorowania dźwięku, mogą być umieszczone niemal wszędzie, aby mogły wykryć te sygnały dźwiękowe. Ponadto, ponieważ zwierzęta uciekają, wkraczając w obszary, których normalnie nie zajmują, gdy sprawcy palą lub wycinają drzewa, te kamery mogą zidentyfikować potencjalne ludzkie wtargnięcie przed rozpoczęciem wylesiania.

5. Śledź nielegalne operacje do źródła

Biuro Dziennikarstwa Śledczego odkryło niedawno, że wołowina od farmerów trafiała do globalnych łańcuchów dostaw — w tym tych, które dostarczają dwóm największym firmom mięsnym na świecie — po tym, jak zostały oskarżone o nielegalne wylesianie i później ukarane. Pomimo embarg, biznes kontynuował się normalnie. Niektórzy kontynuowali wylesianie.

Nielegalne wylesianie jest często napędzane przez lokalne tartaki, rafinerie i farmy. Niezależnie od tego, czy pracownicy chcą rozszerzyć swoje ziemie uprawne, sprzedać więcej produktów czy karmić swoje stada tanio, przyczyniają się do znacznych strat lasu. Niestety, śledzenie tych działań do ich źródła jest trudne. To jest, chyba że ludzie używają sztucznej inteligencji.

Sztuczna inteligencja może śledzić ciężki sprzęt, gdy porusza się z nowo utworzonych wykorzystań gruntów z powrotem do stacji bazowej, pomagając śledczym zawęzić poszukiwania. Alternatywnie, może wykorzystywać technologię rozpoznawania twarzy, aby ujawnić tożsamość osób zaangażowanych. Pomaga to lokalnym agencjom egzekwowania prawa w identyfikowaniu powtarzających się sprawców, zmniejszając lukę między przyznaniem a egzekwowaniem kary.

6. Analiza niearchiwizowanych danych legacy

Chociaż dane dotyczące wylesiania sięgają dziesięcioleci wstecz, wiele z nich pozostaje niedostępnych do dziś. Jest to spowodowane tym, że są one dostępne tylko za pośrednictwem niearchiwizowanych, fizycznych źródeł, takich jak notatki z terenu, kasety, korespondencja pisemna i zachowane próbki biologiczne. Te dowody znajdują się w izolacji, ukryte przed tradycyjnymi narzędziami, które przeszukują zasoby internetowe.

Dzięki rozpoznawaniu obrazów, wykrywaniu języka i transkrypcji automatycznej, badacze mogą w końcu zabezpieczyć te cenne spostrzeżenia. Umożliwia im to identyfikację czynników powodujących straty lasu i ujawnienie powtarzających się sprawców. Zaawansowane modele mogą uwzględniać kontekst, utrzymując dokładność, nawet jeśli jednostki popełniające wykroczenia zmieniają swoje nazwy lub granice lokalnych obszarów się zmieniają.

7. Włącz proaktywne interwencje

Chociaż jakość obrazów satelitarnych poprawia się od dziesięcioleci — profesjonaliści mogą teraz wskazać wylesianie z niezrównaną precyzją — ta strategia jest nadal reaktywna. Straty lasu nadal występują, nawet jeśli interweniują natychmiast po otrzymaniu alertu. Dzięki sztucznej inteligencji, mogą w końcu osiągnąć proaktywną interwencję, identyfikując obszary narażone na niebezpieczeństwo przed rozpoczęciem wylesiania.

Sztuczna inteligencja może analizować czynniki, takie jak lokalna topografia, odległość od dróg i tempo uprzemysłowienia, aby określić, które obszary są najbardziej narażone. Może nawet uwzględniać złożone elementy, takie jak klimat geopolityczny lub globalny rynek drewna. Taki narzędzie nie jest już hipotetyczne — jeden zespół badawczy opracował je.

Badacze z World Wildlife Fund współpracowali z informatykami, aby opracować sztuczną inteligencję o nazwie Forest Foresight. Może ona przewidzieć straty lasu do sześciu miesięcy wcześniej z dokładnością sięgającą 80%. Gdy rozpoznaje potencjalne nielegalne operacje, może powiadomić lokalne władze, zatrzymując wylesianie, zanim się rozpocznie.

8. Użyj czujników, aby zidentyfikować nielegalną działalność

Czy to nielegalne operacje wylesiania wykorzystują ciężki sprzęt do wycinki drzew, przenoszą zwierzęta gospodarskie do chronionych terytoriów czy rozpoczynają pożary, aby oczyścić ziemię, ich działania produkują pewnego rodzaju emisje. Na przykład, pojedyncza krowa wytwarza do 264 funtów metanu rocznie — cały stad byłby zauważalny.

Czujniki internetu rzeczy (IoT) wspomagane przez sztuczną inteligencję, umieszczone strategicznie w lasach o wysokim ryzyku, mogą śledzić emisje metanu, tlenku węgla i dwutlenku węgla. Jeśli nagłe skoki, zespoły mogą badać dalej. Ten podejście może być wyjątkowo skuteczne, ponieważ model może uwzględniać kontekst, umożliwiając filtrowanie fałszywych pozytywów i ułatwiając dochodzenia.

9. Zapewnij anonimową linię informacyjną

W przeszłości, aktywiści i agencje egzekwowania prawa w dużej mierze polegali na słowie, aby ujawnić nielegalne operacje wycinki drzew. Chociaż odeszli od tego podejścia, gdy obrazy satelitarne stały się powszechnie dostępne, nie jest mniej użyteczne. Gdyby wykorzystali chatboty wspomagane przez sztuczną inteligencję w obszarach dotkniętych, mogliby otrzymać cenne anonimowe wskazówki na temat potencjalnych strat lasu.

Wdrożenie sztucznej inteligencji w tym przypadku użycia jest idealne, ponieważ jeden model może prowadzić dziesiątki — a nawet setki lub tysiące — rozmów jednocześnie. Ci, którzy z nim współpracują, nie muszą czekać na godziny pracy ani być trzymani w kolejce, zachęcając ich do wysłania wiadomości. Ta technologia może również analizować semantykę, wyodrębniać słowa kluczowe i podsumowywać raporty dla swoich ludzkich odpowiedników.

Czy sztuczna inteligencja może raz na zawsze zakończyć wylesianie?

Prawdą jest, że sztuczna inteligencja nie jest magiczną kulą. Może wykonać całą pracę, ale istnieją wiele innych ruchomych części. Zakończenie wylesiania wymaga zaangażowania ze strony lokalnych polityków, współpracy między grupami śledczymi i publicznie dostępnych zasobów. Powiedzmy, że ta technologia może być jeszcze przełomowa, zmniejszając tempo strat lasu do poziomów nigdy wcześniej nie widzianych.