Растущая роль ИИ в борьбе с вырубкой лесов

Вырубка лесов была постоянной проблемой на протяжении десятилетий. Даже несмотря на развитие технологий, нарушители имели преимущество, потому что земли было слишком много, чтобы ее охватить — до сих пор. Может ли искусственный интеллект стать ключом к прекращению незаконной вырубки лесов? И его потенциальные, и реальные примеры использования кажутся многообещающими.

1. Определить оптимальные зоны лесовосстановления

Хотя темпы вырубки лесов колеблются, ежегодно теряется все больше деревьев. Увеличилось на 4% с 2021 по 2022 год, что составляет более 6.6 млн гектаров потерянного леса. Даже если все незаконные рубки, горнодобывающие и сельскохозяйственные работы прекратятся сегодня, эти критические среды все равно будут находиться в невыгодном положении.

Если эта тенденция будет продолжаться бесконтрольно, мир увидит рост температур, бегство диких животных и ослабление местных экосистем. В этот момент запустится неостановимый процесс отмирания, что означает постепенное ухудшение состояния здоровых деревьев. Это приведет к эффекту домино, когда будут потеряны миллионы гектаров леса, несмотря на отсутствие вырубки лесов человеком.

С помощью ИИ активисты и местные органы власти могут ускорить лесовозобновление, помогая лесам вернуться к тому, какими они были до вмешательства человека. Модель может точно определить области, где пересадка будет наиболее эффективной. Она также может определять быстрорастущие местные виды деревьев, устойчивые к вредителям и засухе. После посадки саженцев она может отслеживать рост в режиме реального времени.

2. Анализ спутниковых снимков на предмет потери лесов

На протяжении десятилетий анализ спутниковых снимков был одним из немногих способов определить вырубку лесов в действии, помимо менее эффективных стратегий «сарафанного радио» или «ботинок на земле». Однако, поскольку более 3 триллионов деревьев на планете есть много чего охватить. Хотя просмотр этих изображений вручную непрактичен, традиционное программное обеспечение пропускает важные детали.

Технология распознавания изображений на базе ИИ может обнаруживать ранние признаки потери лесов, включая новые дороги, дым и новые вырубки. Она может сообщать о любых положительных результатах человеку в режиме реального времени, что позволяет ему просматривать и сообщать местным правоохранительным органам. Команды могут даже использовать беспилотники на базе ИИ для получения крупных планов с воздуха.

3. Различайте законные и незаконные операции

Иногда вырубка лесов является законной. Местные органы власти одобряют эти операции, чтобы компании могли продолжать вести бизнес. Однако то, что начинается как санкционированное действие, не всегда остается таковым. Есть много случаев, когда люди вторгаются на охраняемую территорию, понимая, что лучше просить прощения, чем просить разрешения.

Фактически, расширение пахотных земель составляет почти 50% вырубки лесов во всем мире, за которым следует выпас скота — 38.5%. С помощью одних только спутниковых снимков сложно отличить легальную, полулегальную и нелегальную вырубку лесов. ИИ заполняет пробелы, анализируя цвет, текстуру и площадь древесного покрова, устраняя необходимость догадок.

4. Анализируйте звуки, которые сигнализируют о вырубке лесов.

Как звучит вырубка леса? Рев бензопил, падающие бревна, рев экскаваторов, встревоженная дикая природа и горящие кусты. К сожалению, шум от тяжелой техники, электроинструментов, пикапов и разговоров рабочих быстро затухает в густых лесных массивах, что затрудняет определение места этих операций.

Системы наблюдения Интернета вещей (IoT) с поддержкой ИИ, работающие на миниатюрных солнечных панелях для акустического мониторинга, могут быть размещены практически где угодно, чтобы они могли улавливать эти звуковые сигналы. Кроме того, поскольку животные убегают, заходя в места, куда они обычно не заходят, поскольку нарушители сжигают или рубят деревья, эти камеры могут определять потенциальное вмешательство человека до начала вырубки леса.

5. Отслеживайте незаконные операции до источника

Бюро журналистских расследований недавно обнаружило, что говядина от фермеров попадает в мировые цепочки поставок, включая те, которые поставляют два из крупнейших в мире мясные компании — после того, как их обвинили в незаконной вырубке лесов и впоследствии наказали. Несмотря на эмбарго, бизнес продолжался как обычно. Некоторые даже, по-видимому, продолжали вырубку лесов.

Незаконная вырубка лесов часто осуществляется местными лесопилками, нефтеперерабатывающими заводами и фермами. Независимо от того, хотят ли рабочие расширить свои пахотные земли, продать больше продукции или дешево накормить свои стада, они способствуют значительной потере лесов. К сожалению, отследить эти действия до их источника сложно. Конечно, если только люди не используют ИИ.

ИИ может отслеживать тяжелую технику, когда она движется от недавно созданных расчисток обратно к своей базовой станции, помогая следователям сузить круг поиска. В качестве альтернативы он может использовать технологию распознавания лиц, чтобы раскрыть личности участников. Это помогает местным правоохранительным органам выявлять рецидивистов, сокращая разрыв между назначением и исполнением наказания.

6. Анализ неархивированных устаревших данных

Хотя данные о вырубке лесов охватывают десятилетия, многое остается недоступным и по сей день. Это потому, что они доступны только через неархивированные физические источники, такие как полевые заметки, кассеты, письменную переписку и сохраненные биологические образцы. Эти доказательства существуют в хранилищах, скрытые от традиционных инструментов, которые скрейпят с онлайн-ресурсов.

Благодаря распознаванию изображений с помощью ИИ, обнаружению языка и автоматической транскрипции исследователи наконец могут получить эти ценные сведения. Это позволяет им определять факторы, вызывающие потерю лесов, и выявлять повторных нарушителей. Продвинутые модели могут учитывать контекст, сохраняя точность, даже если нарушители меняют свои названия или границы населенных пунктов смещаются.

7. Обеспечьте возможность упреждающего вмешательства 

Хотя четкость спутниковых снимков улучшается десятилетиями — теперь профессионалы могут определять вырубку лесов с непревзойденной точностью — эта стратегия по-прежнему является реактивной. Потеря лесов все еще происходит, даже если они немедленно вмешиваются после получения оповещения. С помощью ИИ они наконец могут добиться проактивного вмешательства, определяя зоны риска до начала расчистки.

ИИ может анализировать такие факторы, как местная топография, расстояние от дорог и темпы индустриализации, чтобы определить, какие районы подвержены наибольшему риску. Он может даже учитывать сложные элементы, такие как геополитический климат или мировой рынок древесины. Такой инструмент больше не является гипотетическим — его разработала одна совместная исследовательская группа.

Исследователи Всемирного фонда дикой природы совместно с компьютерными специалистами разработали искусственный интеллект под названием Forest Foresight. Он может предсказывать потерю лесов до шести месяцев вперед с точностью более 80%. Когда он распознает потенциальные незаконные операции, он может предупредить местные власти, остановив вырубку лесов до ее начала.

8. Используйте датчики для выявления незаконной деятельности

Независимо от того, используется ли тяжелая техника для вырубки деревьев, перемещаются ли сельскохозяйственные животные на охраняемую территорию или разжигаются лесные пожары для расчистки земли, их действия приводят к определенным выбросам. Например, одна корова производит до 264 фунтов метана в год — газ целого стада будет заметен.

Датчики IoT с поддержкой ИИ, стратегически размещенные в лесах с высоким риском, могут отслеживать выбросы метана, оксида углерода и углекислого газа. Если они внезапно резко вырастут, команды смогут провести дальнейшее расследование. Этот подход может быть уникально эффективным, поскольку модель может учитывать контекст, что позволяет ей отфильтровывать ложные срабатывания и облегчать расследования.

9. Создайте анонимную линию доверия

В прошлом активисты и правоохранительные органы в основном полагались на сарафанное радио, чтобы раскрыть незаконные вырубки. Хотя они отошли от этого подхода, как только спутниковые снимки стали широко доступны, он не стал менее полезным. Если бы они использовали чат-ботов на базе ИИ в пострадавших районах, они могли бы получать проницательные анонимные советы о потенциальной потере лесов.

Развертывание ИИ для этого варианта использования идеально, поскольку одна модель может поддерживать десятки — если не сотни или тысячи — разговоров одновременно. Тем, кто взаимодействует с ней, не нужно ждать начала рабочего времени или быть поставленным на удержание, что побуждает их отправить сообщение. Эта технология также может анализировать семантику, извлекать ключевые слова и суммировать отчеты для своих коллег-людей.

Сможет ли ИИ раз и навсегда положить конец вырубке лесов?

По правде говоря, ИИ — не серебряная пуля. Он может выполнять всю работу, но есть и много других движущихся частей. Чтобы прекратить вырубку лесов, требуется поддержка местных политиков, сотрудничество между следственными группами и общедоступные ресурсы. Тем не менее, эта технология все еще может стать переломным моментом, сократив темпы потери лесов до невиданных ранее уровней.