Rolul tot mai mare al IA în combaterea defrișării

Defrișarea a fost o problemă în desfășurare de decenii. Chiar și pe măsură ce tehnologia a evoluat, cei care comit infracțiuni au avut avantajul, deoarece există prea multă suprafață de acoperit — până acum. Poate inteligența artificială să fie cheia pentru a pune capăt defrișării ilegale? Atât potențialul, cât și cazurile de utilizare din lumea reală arată promițător.

1. Identificarea zonelor optime de reîmpădurire

Deși ratele defrișării fluctuează, mai multe arbori sunt pierduți în fiecare an. Acesta a crescut cu 4% din 2021 până în 2022, ceea ce înseamnă peste 6,6 milioane de hectare de pădure pierdută. Chiar dacă toate operațiunile ilegale de exploatare forestieră, minerit și agricultură încetează astăzi, aceste medii critice vor fi încă în dezavantaj.

Dacă această tendință continuă necontrolată, lumea va asista la creșterea temperaturilor, la fuga animalelor sălbatice și la slăbirea ecosistemelor locale. Un proces de moarte ireversibilă se declanșează în acel moment, ceea ce înseamnă că starea arborilor sănătoși se deteriorează treptat. Acest lucru ar duce la un efect de domino, în care milioane de hectare de pădure ar fi pierdute, în ciuda faptului că nu ar exista defrișări conduse de oameni.

Cu ajutorul IA, activiștii și guvernele locale pot accelera reîmpădurirea, ajutând pădurile să revină la starea lor inițială, înainte de intervenția umană. Modelul poate identifica zonele în care replantarea ar fi cea mai eficientă. De asemenea, poate identifica specii de arbori native, care cresc rapid și sunt rezistente la dăunători și secetă. Odată ce arborii sunt plantați, poate monitoriza creșterea lor în timp real.

2. Analiza imaginilor satelitare pentru pierderea pădurilor

De decenii, analiza imaginilor satelitare a fost una dintre puținele modalități de a identifica defrișarea în acțiune, în afara strategiilor mai puțin eficiente, cum ar fi informațiile verbale sau prezența fizică pe teren. Cu toate acestea, deoarece există peste 3 trilioane de arbori pe planetă, există mult teren de acoperit. În timp ce trecerea manuală prin aceste imagini este impracticabilă, software-ul tradițional ratează detalii critice.

Tehnologia de recunoaștere a imaginilor bazată pe IA poate detecta indicatori timpurii ai pierderii pădurilor, inclusiv drumuri noi, fum și noi curți. Poate raporta orice lovitură pozitivă unui om în timp real, permițându-i să examineze și să raporteze autorităților locale. Echipele pot utiliza chiar și drone cu IA pentru vedere aeriană de aproape.

3. Diferențierea între operațiuni legale și ilegale

Uneori, defrișarea este legală. Guvernele locale aprobă aceste operațiuni, astfel încât companiile să poată continua să funcționeze. Cu toate acestea, ceea ce începe ca o acțiune sancționată nu rămâne întotdeauna așa. Există multe cazuri în care indivizi se încalcă în teritoriu protejat, cu înțelegerea că este mai bine să ceară iertare decât să ceară permisiune.

De fapt, extinderea terenurilor agricole reprezintă aproape 50% din defrișare la nivel global, urmată îndeaproape de pășunatul pentru animale, cu 38,5%. Cu ajutorul doar al imaginilor satelitare, diferențierea între defrișarea legală, semilegală și ilegală este complicată. IA completează golurile, analizând culoarea, textura și extinderea copacilor, eliminând ghicirea.

4. Analiza sunetelor care semnalează defrișarea

Ce sună defrișarea? Motoare de ferăstrău, arbori căzuți, excavatoare care răsună, animale sălbatice tulburate și tufișuri arse. Din nefericire, zgomotul provenit de la mașinile grele, uneltele electrice, camioanele și conversațiile dintre lucrători sunt rapid atenuate în zonele împădurite dense, făcând dificilă localizarea acestor operațiuni.

Sistemele de supraveghere IoT bazate pe IA, alimentate de panouri solare miniaturale pentru monitorizarea acustică, pot fi plasate aproape oriunde, astfel încât să poată detecta aceste indicii audio. În plus, deoarece animalele fug, intrând în zone pe care de obicei nu le-ar intra, aceste camere pot identifica potențială interferență umană înainte de începerea tăierii.

5. Urmărirea operațiunilor ilegale până la sursă

Biroul de Jurnalism de Investigație a descoperit recent că carnea de vită de la fermieri ajungea în lanțurile globale de aprovizionare — inclusiv în cele care aprovizionează două dintre cele mai mari companii de carne din lume — după ce au fost acuzate de defrișare ilegală și ulterior pedepsite. În ciuda embargourilor, afacerile au continuat ca de obicei. Unii au continuat chiar să defrișeze.

Defrișarea ilegală este adesea determinată de ferme, rafinării și mori locale. Indiferent dacă lucrătorii doresc să-și extindă terenurile agricole, să vândă mai multe produse sau să-și hrănească turmele ieftin, ei contribuie la pierderea semnificativă a pădurilor. Din nefericire, urmărirea acestor activități până la sursă este dificilă. Acest lucru este valabil, cu excepția cazului în care oamenii utilizează IA.

IA poate urmări mașinile grele pe măsură ce se deplasează din noi curți create către stația lor de bază, ajutând investigatorii să-și restrângă căutarea. Alternativ, poate utiliza tehnologia de recunoaștere facială pentru a descoperi identitățile celor implicați. Acest lucru ajută autoritățile locale să identifice recidiviștii, reducând decalajul dintre aplicarea și impunerea pedepselor.

6. Analiza datelor legacy neînregistrate

Deși datele despre defrișare se întind pe decenii, multe rămân inaccesibile până în prezent. Acest lucru se datorează faptului că sunt accesibile doar prin surse fizice neînregistrate, cum ar fi note de teren, benzi cassette, corespondență scrisă și mostre biologice conservate. Aceste dovezi există în silozuri, ascunse de la instrumentele tradiționale care extrag resurse online.

Cu ajutorul tehnologiei de recunoaștere a imaginilor IA, detectării limbajului și transcrierii automate, cercetătorii pot obține în sfârșit aceste informații valoroase. Acest lucru le permite să identifice factorii care contribuie la pierderea pădurilor și să dezvăluie recidiviștii. Modelele avansate pot lua în considerare contextul, menținând acuratețea chiar și atunci când entitățile vinovate își schimbă numele sau granițele localităților se schimbă.

7. Posibilitatea de intervenție proactivă

Deși claritatea imaginilor satelitare s-a îmbunătățit de-a lungul deceniilor — profesioniștii pot acum identifica defrișarea cu o precizie fără precedent — această strategie rămâne reactivă. Pierderea pădurilor încă are loc, chiar dacă intervin imediat după primirea unei alerte. Cu ajutorul IA, pot obține în sfârșit intervenție proactivă, identificând zonele expuse la risc înainte de a începe curățarea.

IA poate analiza factori precum topografia locală, distanța de la drumuri și ratele de industrializare pentru a determina care zone sunt cel mai expuse la risc. Poate lua în considerare chiar și elemente complexe, cum ar fi climatul geopolitic sau piața globală a lemnului. Un astfel de instrument nu mai este ipotetic — o echipă de cercetare a dezvoltat-o.

Cercetătorii de la Fondul Mondial pentru Natură au colaborat cu oameni de știință în calculator pentru a dezvolta o IA numită Forest Foresight. Acesta poate prezice pierderea pădurilor cu până la șase luni în avans, cu o acuratețe de peste 80%. Când recunoaște operațiuni ilegale potențiale, poate alerta autoritățile locale, oprind defrișarea înainte de a începe.

8. Utilizarea senzorilor pentru identificarea activităților ilegale

Indiferent dacă operațiunile de defrișare ilegală utilizează mașini grele pentru a tăia arbori, mută animale de fermă în teritoriu protejat sau încep incendii de pădure pentru a curăța terenul, acțiunile lor produc unele emisii. De exemplu, o singură vacă producă până la 264 de kilograme de metan pe an — emisiile unui întreg turmă ar fi vizibile.

Senzorii IoT cu IA, plasați strategic în pădurile cu risc ridicat, pot urmări emisiile de metan, monoxid de carbon și dioxid de carbon. Dacă acestea sar brusc, echipele pot investiga mai departe. Acest abordare ar putea fi deosebit de eficient, deoarece modelul poate lua în considerare contextul, permițându-i să filtreze falsele pozitive și să facă investigațiile mai ușoare.

9. Furnizarea unei linii de sfaturi anonime

În trecut, activiștii și agențiile de aplicare a legii s-au bazat în mare măsură pe informații verbale pentru a descoperi operațiunile de exploatare forestieră ilegală. Deși au abandonat această abordare odată cu apariția imaginilor satelitare, aceasta nu este mai puțin utilă. Dacă ar utiliza chatbot-uri cu IA în zonele afectate, ar putea primi sfaturi anonime informative despre pierderea potențială a pădurilor.

Utilizarea IA în acest caz de utilizare este ideală, deoarece un singur model poate susține zeci — dacă nu sute sau mii — de conversații simultan. Cei care interacționează cu acesta nu trebuie să aștepte orele de program sau să fie puși în așteptare, motivându-i să trimită un mesaj. Această tehnologie poate analiza, de asemenea, semantic, extrage cuvinte cheie și rezuma rapoarte pentru omologii lor umani.

Poate IA să pună capăt defrișării odată pentru totdeauna?

Adevărul este că IA nu este o soluție magică. Ea poate face toată munca, dar există multe alte părți mobile. Oprirea defrișării necesită acordul politicianților locali, colaborarea între grupurile de investigație și resursele publice disponibile. Cu toate acestea, această tehnologie ar putea fi un factor de schimbare, reducând ratele de pierdere a pădurilor la niveluri niciodată văzute până acum.