Растущая роль ИИ в борьбе с вырубкой лесов

Вырубка лесов является продолжающейся проблемой на протяжении десятилетий. Даже когда технологии продвинулись вперед, правонарушители имели преимущество, поскольку слишком много земли нужно покрыть — пока что.

1. Определение оптимальных территорий для восстановления лесов

Хотя темпы вырубки лесов колеблются, каждый год теряется больше деревьев. Это увеличилось на 4% с 2021 по 2022 год, что составляет более 6,6 миллионов гектаров потерянного леса. Даже если все незаконные лесозаготовки, добыча полезных ископаемых и сельскохозяйственные операции прекратятся сегодня, эти критические экосистемы все равно будут в невыгодном положении.

Если эта тенденция продолжится без контроля, мир увидит рост температуры, бегство дикой природы и ослабление местных экосистем. Неостановимый процесс умирания запускается на этом этапе, что означает, что состояние здоровых деревьев прогрессивно ухудшается. Это приведет к эффекту домино, когда миллионы гектаров леса будут потеряны, несмотря на отсутствие деятельности человека.

С помощью ИИ активисты и местные власти могут ускорить восстановление лесов, помогая лесам вернуться к их состоянию до вмешательства человека. Модель может определить области, где посадка деревьев будет наиболее эффективной. Она также может определить быстро растущие, местные виды деревьев, устойчивые к вредителям и засухе. Как только саженцы будут посажены, она может отслеживать их рост в режиме реального времени.

2. Анализ спутниковых снимков для определения потери лесов

На протяжении десятилетий анализ спутниковых снимков был одним из немногих способов выявить вырубку лесов в действии, кроме менее эффективных методов «сарафанного радио» или «ботинок на земле». Однако, поскольку на планете более 3 триллионов деревьев, есть много земли, которую нужно покрыть. Хотя ручной просмотр этих изображений не практичен, традиционное программное обеспечение пропускает важные детали.

Технология распознавания изображений на основе ИИ может обнаружить ранние признаки потери лесов, включая новые дороги, дым и новые вырубки. Она может сообщить о любом положительном результате человеку в режиме реального времени, что позволяет ему просмотреть и сообщить в местные правоохранительные органы. Команды даже могут использовать беспилотники с технологией ИИ для получения воздушных снимков.

3. Различiation между законными и незаконными операциями

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

Фактически, расширение посевных площадей ответствует за почти 50% вырубки лесов во всем мире, что близко к уровню выпаса скота, который составляет 38,5%. С помощью только спутниковых снимков различение между законной, полузаконной и незаконной вырубкой лесов является сложным. ИИ заполняет пробелы, анализируя цвет, текстуру и степень покрытия деревьев, исключая догадки.

4. Анализ звуков, сигнализирующих о вырубке лесов

Как звучит вырубка лесов? Ревущие бензопилы, падающие бревна, ревущие экскаваторы, обеспокоенная дикая природа и горящая растительность. К сожалению, шум от тяжелой техники, электроинструментов, грузовиков и разговоров между работниками быстро затухает в густых лесных районах, что затрудняет определение местонахождения этих операций.

Системы слежения на основе ИИ, оснащенные миниатюрными солнечными панелями для акустического мониторинга, могут быть размещены почти где угодно, чтобы уловить эти аудио-сигналы. Кроме того, поскольку животные бегут, входя в районы, которые они обычно не посещают, когда правонарушители сжигают или вырубают деревья, эти камеры могут выявить потенциальное вмешательство человека до начала лесозаготовок.

5. Отслеживание незаконных операций до источника

Бюро расследовательской журналистики недавно обнаружило, что говядина от фермеров поступала в глобальные цепочки поставок — включая те, которые снабжают двух из крупнейших мясных компаний мира — после того, как они были обвинены в незаконной вырубке лесов и впоследствии наказаны. Несмотря на эмбарго, бизнес продолжался как обычно. Некоторые даже, казалось, продолжали вырубку лесов.

Незаконная вырубка лесов часто обусловлена местными лесопилками, нефтеперерабатывающими заводами и фермами. Независимо от того, хотят ли работники расширить свои посевные площади, продать больше продукции или кормить свой скот дешево, они способствуют значительной потере лесов. К сожалению, отслеживание этих действий до их источника является сложной задачей. Если только люди не используют ИИ.

ИИ может отслеживать тяжелую технику, когда она перемещается из новых вырубок обратно на свою базовую станцию, помогая следователям сузить поиск. Альтернативно, он может использовать технологию распознавания лиц, чтобы раскрыть личности тех, кто участвует. Это помогает местным правоохранительным органам выявить повторных правонарушителей, сокращая разрыв между назначением и исполнением наказания.

6. Анализ неархивированных наследственных данных

Хотя данные о вырубке лесов охватывают десятилетия, многое остается недоступным до сих пор. Это связано с тем, что они доступны только через неархивированные физические источники, такие как полевые заметки, кассетные ленты, письменная корреспонденция и сохраненные биологические образцы. Эти доказательства существуют в изоляции, спрятанные от традиционных инструментов, которые извлекают данные из онлайн-ресурсов.

С помощью технологии распознавания изображений на основе ИИ, обнаружения языка и автоматической транскрипции исследователи могут наконец получить доступ к этим ценным сведениям. Это позволяет им выявить факторы, способствующие потере лесов, и выявить повторных правонарушителей. Продвинутые модели могут учитывать контекст, сохраняя точность даже если правонарушители меняют свои имена или границы местностей меняются.

7. Включение проактивного вмешательства

Хотя четкость спутниковых снимков улучшалась на протяжении десятилетий — профессионалы теперь могут выявить вырубку лесов с беспрецедентной точностью — этот подход все еще реактивен. Потеря лесов все еще происходит, даже если они вмешиваются сразу после получения уведомления. С помощью ИИ они могут наконец добиться проактивного вмешательства, выявляя районы, находящиеся под угрозой, до начала вырубки.

ИИ может анализировать такие факторы, как местный рельеф, расстояние от дорог и уровень индустриализации, чтобы определить, какие районы находятся под наибольшей угрозой. Он также может учитывать сложные факторы, такие как геополитический климат или глобальный рынок древесины. Такой инструмент больше не является гипотетическим — одна совместная исследовательская группа разработала его.

Исследователи Всемирного фонда дикой природы сотрудничали с компьютерными учеными, чтобы разработать ИИ под названием Forest Foresight. Он может предсказать потерю лесов за шесть месяцев до этого с точностью до 80%. Когда он обнаруживает потенциальные незаконные операции, он может уведомить местные власти, останавливая вырубку лесов до ее начала.

8. Использование датчиков для выявления незаконной деятельности

Независимо от того, используют ли незаконные операции по вырубке лесов тяжелую технику для вырубки деревьев, перемещают ли скот в охраняемую территорию или начинают ли лесные пожары для очистки земли, их действия производят некоторые выбросы. Например, одна корова производит до 264 фунтов метана в год — весь стад будет заметен.

Датчики на основе ИИ, стратегически размещенные в лесах с высоким риском, могут отслеживать метан, оксид углерода и диоксид углерода. Если они внезапно увеличиваются, команды могут провести дальнейшее расследование. Этот подход может быть уникально эффективным, поскольку модель может учитывать контекст, что позволяет ей фильтровать ложные положительные результаты и облегчать расследования.

9. Предоставление анонимной линии сообщений

В прошлом активисты и правоохранительные органы в значительной степени полагались на «сарафанное радио», чтобы обнаружить незаконные лесозаготовки. Хотя они отказались от этого подхода, когда спутниковые снимки стали широко доступны, он не менее полезен. Если бы они использовали чат-боты на основе ИИ в пострадавших районах, они могли бы получать информативные анонимные сообщения о потенциальной потере лесов.

Развертывание ИИ для этого случая является идеальным, поскольку одна модель может вести десятки — если не сотни или тысячи — разговоров одновременно. Те, кто взаимодействует с ней, не должны ждать рабочих часов или быть помещены в режим ожидания, что стимулирует их отправить сообщение. Эта технология также может анализировать семантику, извлекать ключевые слова и суммировать отчеты для своих человеческих коллег.

Может ли ИИ положить конец вырубке лесов раз и навсегда?

Правда в том, что ИИ не является серебряной пулей. Он может выполнить всю работу, но существуют многие другие движущие части. Поставить конец вырубке лесов требует согласия местных политиков, сотрудничества между следственными группами и публично доступных ресурсов. Однако эта технология все еще может быть прорывом, снижая уровень потери лесов до уровней, никогда ранее не виденных.