Yapay Zekanın Ormanların Yok Olmasıyla Mücadeledeki Rolü Artıyor

Ormanların yok edilmesi onlarca yıldır devam eden bir sorundur. Teknoloji ilerlese bile, suçlular, şimdiye kadar örtülecek çok fazla arazi olduğu için avantajlıydı. Yapay zeka, yasadışı ormansızlaşmaya son vermenin anahtarı olabilir mi? Hem potansiyeli hem de gerçek dünyadaki kullanım örnekleri umut vadediyor.

1. Optimum Yeniden Ağaçlandırma Alanlarını Belirleyin

Ormansızlaşma oranları dalgalansa da her yıl daha fazla ağaç kayboluyor. 4'den 2021'ye %2022 oranında, 6.6 milyon hektardan fazla ormanın kaybolmasına neden oldu. Tüm yasadışı ağaç kesme, madencilik ve tarım faaliyetleri bugün sona erse bile, bu kritik ortamlar yine de dezavantajlı olacak.

Bu eğilim kontrolsüz bir şekilde devam ederse, dünya sıcaklıkların yükseldiğini, yaban hayatının kaçtığını ve yerel ekosistemlerin zayıfladığını görecektir. O noktada durdurulamaz bir ölüm süreci tetiklenir, bu da sağlıklı ağaçların koşullarının giderek kötüleştiği anlamına gelir. Bu, insan kaynaklı ormansızlaşma olmamasına rağmen milyonlarca hektar ormanın daha kaybedildiği bir domino etkisine yol açacaktır.

Yapay zeka ile aktivistler ve yerel yönetimler yeniden ağaçlandırmayı hızlandırabilir ve ormanların insan müdahalesinden önceki haline dönmesine yardımcı olabilir. Model, yeniden dikimin en etkili olacağı alanları belirleyebilir. Ayrıca zararlılara ve kuraklığa dayanıklı, hızlı büyüyen, yerel ağaç türlerini de belirleyebilir. Fidanlar dikildikten sonra büyümeyi gerçek zamanlı olarak izleyebilir.

2. Orman Kaybı İçin Uydu Görüntülerini Analiz Edin

Onlarca yıldır, uydu görüntülerini analiz etmek, daha az etkili olan kulaktan kulağa veya sahadaki operasyon stratejilerinin dışında, eylem halindeki ormansızlaşmayı tespit etmenin birkaç yolundan biriydi. Ancak, 3 trilyondan fazla ağaç var gezegende, kat edilecek çok fazla alan var. Bu görüntüleri manuel olarak incelemek pratik olmasa da, geleneksel yazılımlar kritik ayrıntıları atlıyor.

Yapay zeka destekli görüntü tanıma teknolojisi, yeni yollar, duman ve yeni temizlemeler dahil olmak üzere orman kaybının erken göstergelerini tespit edebilir. Herhangi bir olumlu vuruşu gerçek zamanlı olarak bir insana bildirebilir ve yerel kolluk kuvvetlerine inceleme ve raporlama yapmalarını sağlayabilir. Ekipler, yakın hava görüntüleri için yapay zeka destekli dronları bile kullanabilir.

3. Yasal ve Yasadışı İşlemler Arasındaki Farkı Belirleyin

Bazen ormansızlaşma yasaldır. Yerel yönetimler bu işlemleri onaylar, böylece şirketler iş yapmaya devam edebilir. Ancak, yaptırımlı bir eylem olarak başlayan şey her zaman öyle kalmaz. Bireylerin, izin istemektense af dilemenin daha iyi olduğu anlayışıyla korunan bölgelere tecavüz ettiği birçok durum vardır.

Aslında, ekilebilir arazilerin genişlemesi ormansızlaşmanın neredeyse %50'sini oluşturuyor dünya çapında, %38.5 ile hayvan otlatma yakından takip ediyor. Sadece uydu görüntüleriyle yasal, yarı yasal ve yasadışı ormansızlaşma arasında ayrım yapmak karmaşıktır. Yapay zeka, ağaç örtüsünün rengini, dokusunu ve kapsamını analiz ederek boşlukları doldurur ve tahmin yürütmeyi ortadan kaldırır.

4. Ormanların Yok Olmasını İşaret Eden Sesleri Analiz Edin

Ormansızlaşma nasıl bir şey? Hızla dönen testereler, düşen kütükler, kükreyen ekskavatörler, sıkıntılı yaban hayatı ve yanan çalılar. Ne yazık ki, ağır makinelerden, elektrikli aletlerden, kamyonetlerden ve işçiler arasındaki konuşmalardan gelen gürültü, yoğun ormanlık alanlarda hızla bastırılıyor ve bu da bu işlemlerin yerini belirlemeyi zorlaştırıyor.

Akustik izleme için minyatür güneş panelleriyle çalışan AI destekli Nesnelerin İnterneti (IoT) gözetim sistemleri hemen hemen her yere yerleştirilebilir, böylece bu sesli ipuçlarını alabilirler. Ayrıca, hayvanlar kaçıp normalde girmeyecekleri alanlara girdiğinden, suçlular ağaçları yakıp kestiğinden, bu kameralar kayıt tutmaya başlamadan önce olası insan müdahalesini tespit edebilir.

5. Yasadışı İşlemleri Kaynağına Kadar İzleyin

Araştırmacı Gazetecilik Bürosu yakın zamanda çiftçilerden gelen sığır etinin küresel tedarik zincirlerine girdiğini keşfetti - bunlar arasında şunlar da var: dünyanın en büyük iki et şirketleri — yasadışı ormansızlaştırmayla suçlanıp cezalandırıldıktan sonra. Ambargolara rağmen işler her zamanki gibi devam etti. Hatta bazıları ormansızlaştırmaya devam etmiş gibi görünüyor.

Yasadışı ormansızlaşma genellikle yerel kereste fabrikaları, rafineriler ve çiftlikler tarafından yönlendirilir. İşçiler ekili alanlarını genişletmek, daha fazla ürün satmak veya sürülerini ucuza beslemek isteseler de, önemli orman kaybına katkıda bulunurlar. Ne yazık ki, bu faaliyetleri kaynaklarına kadar izlemek zordur. Yani, insanlar AI kullanmadığı sürece.

Yapay zeka, yeni oluşturulan açıklıklardan üs istasyonuna geri dönen ağır makineleri takip edebilir ve araştırmacıların aramalarını daraltmalarına yardımcı olabilir. Alternatif olarak, olaya karışanların kimliklerini ortaya çıkarmak için yüz tanıma teknolojisini kullanabilir. Bunu yapmak, yerel kolluk kuvvetlerinin tekrarlayan suçluları tespit etmesine yardımcı olarak ceza verme ve uygulama arasındaki boşluğu daraltır.

6. Arşivlenmemiş Eski Verileri Analiz Edin

Ormansızlaşmaya ilişkin veriler onlarca yıl öncesine dayansa da, çoğuna bugün bile erişilemiyor. Bunun nedeni, yalnızca saha notları, kaset bantları, yazılı yazışmalar ve saklanmış biyolojik örnekler gibi arşivlenmemiş, fiziksel kaynaklar aracılığıyla erişilebilmesidir. Bu kanıtlar, çevrimiçi kaynakları tarayan geleneksel araçlardan uzakta, gizli bir şekilde, silolarda bulunur.

Yapay zeka görüntü tanıma, dil algılama ve otomatik transkripsiyon ile araştırmacılar nihayet bu değerli içgörüleri güvence altına alabilirler. Bu, orman kaybı sürücülerini belirlemelerini ve tekrarlayan suçluları ortaya çıkarmalarını sağlar. Gelişmiş modeller, suçlu varlıklar isimlerini değiştirse veya yerelliklerin sınırları değişse bile doğruluğu koruyarak bağlamı dikkate alabilir.

7. Proaktif Müdahaleyi Etkinleştirin 

Uydu görüntülerinin netliği onlarca yıldır gelişiyor olsa da — profesyoneller artık ormansızlaşmayı benzersiz bir kesinlikle tespit edebiliyor — bu strateji hala reaktif. Bir uyarı aldıklarında hemen müdahale etseler bile orman kaybı hala gerçekleşiyor. Yapay zeka ile nihayet proaktif müdahalede bulunabiliyorlar ve temizleme başlamadan önce risk altındaki alanları belirleyebiliyorlar.

Yapay zeka, hangi alanların en fazla risk altında olduğunu belirlemek için yerel topografya, yollardan uzaklık ve sanayileşme oranları gibi faktörleri analiz edebilir. Hatta jeopolitik iklim veya küresel kereste pazarı gibi karmaşık unsurları bile dikkate alabilir. Böyle bir araç artık varsayımsal değil; ortak bir araştırma ekibi bunu geliştirdi.

Dünya Yaban Hayatı Fonu'ndaki araştırmacılar, Orman Öngörüsü adlı bir yapay zeka geliştirmek için bilgisayar bilimcileriyle işbirliği yaptı. Bu yapay zeka, orman kaybını tahmin edebilir altı aya kadar önceden %80'in üzerinde doğrulukla. Potansiyel yasadışı operasyonları tespit ettiğinde, yerel yetkilileri uyarabilir ve ormansızlaşmayı başlamadan önce durdurabilir.

8. Yasadışı Faaliyetleri Belirlemek İçin Sensörleri Kullanın

Yasadışı ormansızlaştırma operasyonları ağaçları kesmek için ağır makineler kullansa da, çiftlik hayvanlarını korunan bölgelere taşısa da veya araziyi temizlemek için orman yangınları çıkarsa da, eylemleri bir tür emisyon üretir. Örneğin, tek bir inek 264 pound'a kadar üretir her yıl metan gazı salınması - tüm bir sürünün gazı fark edilebilir olurdu.

Yüksek riskli ormanlara stratejik olarak yerleştirilen AI destekli IoT sensörleri metan, karbon monoksit ve karbondioksit emisyonlarını izleyebilir. Aniden artış gösterirlerse ekipler daha fazla araştırma yapabilir. Bu yaklaşım benzersiz bir şekilde etkili olabilir çünkü model bağlamı göz önünde bulundurabilir ve bu sayede yanlış pozitifleri filtreleyebilir ve araştırmaları kolaylaştırabilir.

9. Anonim bir İhbar Hattı Sağlayın

Geçmişte, aktivistler ve kolluk kuvvetleri yasadışı ağaç kesme operasyonlarını ortaya çıkarmak için büyük ölçüde kulaktan kulağa yayılan bilgilere güveniyordu. Uydu görüntüleri yaygın olarak kullanılabilir hale geldiğinde bu yaklaşımdan uzaklaşmış olsalar da, bu yaklaşım daha az kullanışlı değildir. Etkilenen bölgelerde yapay zeka destekli sohbet robotlarından yararlansalardı, olası orman kaybı hakkında bilgilendirici anonim ipuçları alabilirlerdi.

Bu kullanım durumu için AI'yi kullanmak idealdir çünkü tek bir model aynı anda düzinelerce, hatta yüzlerce veya binlerce konuşmayı tutabilir. Onunla etkileşim kuranların iş saatlerini beklemeleri veya beklemeye alınmaları gerekmez, bu da onları bir mesaj göndermeye teşvik eder. Bu teknoloji ayrıca semantiği analiz edebilir, anahtar sözcükleri çekebilir ve raporları insan meslektaşları için özetleyebilir.

Yapay Zeka Ormanların Yok Olmasına Kesin Son Verebilir mi?

Doğrusunu söylemek gerekirse, AI tek başına bir çözüm değil. Tüm ayak işlerini o yapabilir, ancak birçok başka hareketli parça da mevcut. Ormansızlaşmayı sona erdirmek için yerel politikacıların desteği, araştırma grupları arasındaki iş birliği ve kamuya açık kaynaklar gerekiyor. Bununla birlikte, bu teknoloji yine de oyunun kurallarını değiştirebilir ve orman kaybı oranlarını daha önce hiç görülmemiş seviyelere düşürebilir.