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 существует слишком много земли, которую необходимо покрыть — пока не сейчас. Может ли искусственный интеллект стать ключом к положению конца незаконной вырубке лесов? И его потенциал, и реальные случаи использования показывают обещающие результаты.

1. Определение оптимальных территорий для восстановления лесов

Хотя темпы вырубки лесов колеблются, каждый год теряется больше деревьев. Он увеличился на 4% с 2021 по 2022 год, что составляет более 6,6 миллионов гектаров потерянного леса. Даже если все незаконные лесозаготовки, горнодобывающая и сельскохозяйственная деятельность прекратятся сегодня, эти критические среды обитания все равно будут в невыгодном положении.

Если эта тенденция продолжится без контроля, мир станет свидетелем роста температуры, бегства дикой природы и ослабления местных экосистем. Неостановимый процесс умирания запускается на этом этапе, что означает, что состояние здоровых деревьев прогрессивно ухудшается. Это приведет к эффекту домино, при котором миллионы гектаров леса будут потеряны, несмотря на отсутствие человеческой деятельности по вырубке лесов.

С помощью ИИ активисты и местные власти могут ускорить восстановление лесов, помогая лесам вернуться к их первоначальному состоянию до человеческого вмешательства. Модель может определить области, где восстановление будет наиболее эффективным. Она также может определить быстрорастущие, местные виды деревьев, устойчивые к вредителям и засухе. Как только саженцы будут посажены, она может отслеживать их рост в реальном времени.

2. Анализ спутниковых снимков для выявления потери лесов

На протяжении десятилетий анализ спутниковых снимков был одним из немногих способов выявления вырубки лесов, кроме менее эффективных методов, основанных на словах или работе на местности. Однако, поскольку на планете более 3 триллионов деревьев, существует много земли, которую необходимо покрыть. Хотя ручной просмотр этих изображений нецелесообразен, традиционное программное обеспечение пропускает важные детали.

Технология распознавания изображений, основанная на ИИ, может обнаруживать ранние признаки потери лесов, включая новые дороги, дым и новые вырубки. Она может сообщать о любом положительном результате человеку в реальном времени, позволяя ему просмотреть и сообщить в местные правоохранительные органы. Команды могут даже использовать беспилотники, оснащенные ИИ, для получения воздушных видов с близкого расстояния.

3. Различiation между законной и незаконной деятельностью

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. Существует много случаев, когда люди вторгаются в охраняемую территорию, считая, что лучше просить прощения, чем спрашивать разрешения.

Фактически, расширение посевных площадей ответствует за почти 50% вырубки лесов во всем мире, что близко к выпасу скота на 38,5%. С помощью спутниковых снимков alone 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, испуганная дикая природа и горящая растительность. К сожалению, шум от тяжелой техники, электроинструментов, грузовиков и разговоров между работниками быстро заглушается в густых лесных массивах, что затрудняет определение местонахождения этих операций.

Системы слежения, оснащенные ИИ и Интернетом вещей (IoT), работающие от миниатюрных солнечных панелей для акустического мониторинга, могут быть установлены几乎 в любом месте, чтобы уловить эти аудиосигналы. Кроме того, поскольку животные бегут, входя в области, которые они обычно не посещают, когда правонарушители сжигают или вырубают деревья, эти камеры могут выявить потенциальное человеческое вмешательство до начала вырубки лесов.

5. Отслеживание незаконных операций до источника

Бюро расследовательской журналистики недавно обнаружило, что говядина от фермеров поступает 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 вырубать леса.

Незаконная вырубка лесов часто обусловлена местными лесопилками, нефтеперерабатывающими заводами и фермами. Будь то работники хотят 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 сложным. Если бы люди использовали 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. Таким образом, местные правоохранительные органы могут выявить повторных правонарушителей, уменьшив разрыв между назначением и исполнением наказания.

6. Анализ неархивированных исторических 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 переписка и сохраненные биологические образцы. Эти доказательства существуют в изоляции, скрытые от традиционных инструментов, которые собирают ресурсы из Интернета.

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

7. Возможность активного вмешательства

Хотя четкость спутниковых снимков улучшалась на протяжении десятилетий — профессионалы могут теперь выявлять вырубку лесов с беспрецедентной точностью — этот подход все еще является реактивным. Потеря лесов все еще происходит, даже если они вмешиваются сразу после получения оповещения. С помощью ИИ они могут наконец добиться активного вмешательства, выявляя уязвимые территории до начала вырубки.

ИИ может анализировать такие факторы, как местная топография, расстояние от дорог и темпы индустриализации, чтобы определить, какие территории находятся под наибольшим угрозой. Он даже может учитывать сложные элементы, 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 до шести месяцев вперед с точностью более 80%. Когда он распознает потенциальные незаконные операции, он может предупредить 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 они сельскохозяйственных животных в охраняемую территорию или начинают ли они лесные пожары, чтобы очистить землю, их действия производят какой-то выброс. Например, одна корова производит до 264 фунтов метана в год — весь стад будет заметен.

Датчики IoT, оснащенные ИИ, стратегически размещенные в высокорисковых лесах, могут отслеживать выбросы метана, оксида углерода и диоксида углерода. Если они внезапно увеличиваются, команды могут провести дальнейшее расследование. Этот подход может быть уникально эффективным, поскольку модель может учитывать контекст, позволяя ей фильтровать ложные положительные результаты и облегчать расследования.

9. Предоставление анонимной линии сообщений

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

Развертывание ИИ для этого случая использования является идеальным, поскольку одна модель может вести десятки — если не сотни или тысячи — разговоров одновременно. Те, кто взаимодействует с ним, 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 существует много других движущихся частей. Положение конца 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.