Rolul tot mai mare al IA în combaterea defrișării

Defrișarea a fost o problemă continuă de decenii. Chiar și pe măsură ce tehnologia a evoluat, cei vinovați au avut avantajul, deoarece există prea mult teren 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 anual. A crescut cu 4% de la 2021 la 2022, ajungând la peste 6,6 milioane de hectare de pădure pierdută. Chiar dacă toate operațiunile de exploatare forestieră, minerit și agricultură ilegale încetează astăzi, aceste medii critice vor fi în continuare în dezavantaj.

Dacă această tendință continuă necontrolată, lumea va asista la creșterea temperaturilor, la fuga faunei sălbatice și la slăbirea ecosistemelor locale. Un proces de moarte ireversibilă se declanșează în acest 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 suplimentare ar fi pierdute, în ciuda lipsei de defrișare umană.

Cu IA, activiștii și guvernele locale pot accelera reîmpădurirea, ajutând pădurile să se recupereze cum erau înainte de intervenția umană. Modelul poate identifica zonele în care replantarea ar fi cea mai eficientă. De asemenea, poate identifica specii de arbori native, rapide și rezistente la dăunători și secetă. Odată ce sămânțele sunt plantate, poate monitoriza creșterea 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 vorba pe buze sau intervenția 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 curățiri. Poate raporta orice lovitură pozitivă unui om în timp real, permițându-i să examineze și să raporteze agențiilor de aplicare a legii locale. Echipele pot utiliza chiar drone cu IA pentru vedere aeriană de aproape.

3. Diferențierea între operațiunile 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 pătrund 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 mondial, urmată îndeaproape de pășunatul animalelor la 38,5%. Cu imagini satelitare singure, diferențierea între defrișarea legală, semilegală și ilegală este complicată. IA completează lacunele, analizând culoarea, textura și extinderea acoperirii arborilor, 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, sculele 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 semnale audio. În plus, deoarece animalele fug, pătrund 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 cele care aprovizionează două dintre cele mai mari companii de carne din lume — după ce au fost acuzați de defrișare ilegală și ulterior pedepsiți. În ciuda embargourilor, afacerile au continuat ca de obicei. Unii chiar păreau să continue defrișarea.

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. Aceasta este, cu excepția cazului în care oamenii utilizează IA.

IA poate urmări mașinile grele pe măsură ce se deplasează din curățirile recent 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 agențiile de aplicare a legii locale să identifice recidiviștii, reducând decalajul dintre atribuirea și aplicarea pedepselor.

6. Analiza datelor legacy neînregistrate

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

Cu recunoașterea imaginilor IA, detectarea limbajului și transcrierea automată, cercetătorii pot obține, în sfârșit, aceste insight-uri valoroase. Acest lucru le permite să identifice factorii care determină 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 decenii — 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 IA, pot obține, în sfârșit, intervenție proactivă, identificând zonele expuse la risc înainte de începerea curățirii.

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 World Wildlife Fund au colaborat cu oameni de știință din domeniul calculatoarelor pentru a dezvolta o IA numită Forest Foresight. Aceasta poate prezice pierderea pădurilor cu până la șase luni în avans, cu o acuratețe de peste 80%. Când recunoaște potențiale operațiuni ilegale, poate alerta autoritățile locale, oprimând 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 aprind incendii pentru a curăța terenul, acțiunile lor produc unele emisii. De exemplu, o singură vacă produc până la 264 de kilograme de metan anual — emisiile unei întregi turme ar fi remarcabile.

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. Acestă abordare ar putea fi deosebit de eficientă, deoarece modelul poate lua în considerare contextul, permițându-i să filtreze falsele pozitive și să facă investigațiile mai ușoare.

9. Furnizarea unei linii de raportare anonime

În trecut, activiștii și agențiile de aplicare a legii s-au bazat în mare măsură pe vorba pe buze pentru a descoperi operațiunile de exploatare forestieră ilegală. Deși s-au îndepărtat de această abordare odată ce imaginile satelitare au devenit larg disponibile, nu este mai puțin utilă. Dacă ar utiliza chatbot-uri cu IA în zonele afectate, ar putea primi sfaturi anonime informative despre potențiala pierdere 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 el nu trebuie să aștepte orele de program sau să fie ținuți în așteptare, motivându-i să trimită un mesaj. Această tehnologie poate analiza, de asemenea, semantic, extrage cuvinte cheie și rezuma rapoartele pentru omologii lor umani.

Ar putea IA să pună capăt defrișării odată pentru totdeauna?

Adevărul este că IA nu este o soluție magică. Poate face toată munca de teren, dar există multe alte părți mobile. Încetarea defrișării necesită acordul politicienilor 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.