Rolf Schmitz, CollectiveCrunch’un kurucu ortağı ve eş CEO’su – röportaj serisi

Rolf Schmitz, CollectiveCrunch‘un Kurucu Ortağı ve eş CEO’sudur. CollectiveCrunch, dünyanın ormanlarını anlamasını değiştiren, en doğru, ölçeklenebilir, zamanında analitik verileri küresel olarak sağlayan ve sürdürülebilir ormancılığa olanak tanıyan ve karbon ticareti piyasalarına şeffaflık getiren bir platformdur.

Rolf, eğitim olarak mühendislik mezunu olup Manchester Business School’dan MBA derecesine sahiptir. Asya, ABD ve Avrupa’da takımlar kurmuş global İş Geliştirme ve Satış deneyimine sahiptir.

CollectiveCrunch’un arkasındaki hikayeyi paylaşabilir misiniz?

Verileri işleme ve onlardan içgörüler elde etme konusunda uzmanlaştık. CollectiveCrunch’u kurarken ilk fikrimiz, iklim verilerini iş süreçleriyle birleştirmekti, çünkü iklim değişikliğinin gözden kaçan bir yönü olduğunu hissetmiştik.

İlk olarak lojistik ve enerji sektörlerine yöneldik. Rüzgar çiftliklerinden enerji üretiminin öngörülmesini sağlayan bir ürün geliştirdik, bu da enerji şebekelerinin istikrarını korumak için gereklidir. Bu ürün Finlandiya’nın ulusal enerji şebekesi Fingrid’de aktif olarak kullanılıyor. Ancak lojistik ve enerji sektörlerinin küçük bir şirketin lider konuma gelmesini zorlaştıracak kadar kalabalık olduğunu fark ettik.

Kurucu ortaklarımızdan Jarkko’nun bir arkadaşı aracılığıyla orman envanterlerinin oluşturulmasında ve korunmasında karşılaşılan zorluklardan haberdar olduk. Teknik açıdan çok düşük bir seviyede olduklarını düşündük. Sonuç olarak, envanterler pahalı, yanlış ve sadece 5-10 yılda bir yapılıyordu. Ormanların iklim değişikliği azaltımı, ekosistem hizmetleri ve Doğa Tabanlı Çözümler açısından önemini o zamanlar zaten anlamıştık. İşte bu nedenle CollectiveCrunch, bir “orman AI şirketi” haline geldi. Kişisel olarak hepimiz kırsal alanda büyüdük, bu nedenle ormanlara doğal bir yakınlığımız vardı. İşte bu nedenle ormanlar için AI modelleri geliştirmeye başladık.

Ormanları izlemek için kullanılan araç ve kameralar nelerdir?

Yaklaşımımız, herhangi bir duyusal yönteme uzmanlaşmak yerine elimizden gelen tüm ilgili veri kaynaklarını birleştirmektir. Her duyusal yöntem güçlü ve zayıf yönleri vardır; veri kaynaklarını birleştirmek, zayıf yönleri telafi etmemizi sağlar. Örneğin, optik görüntüler çok faydalıdır, ancak bulut örtüsü olduğunda uydu görüntüleri mevcut değildir. İşimizde uydu kaynaklı veriler önemlidir; mevcut oldukları ölçüde LIDAR taramaları da önemlidir. İş modelimiz açısından veri edinimi yapmıyoruz, yani dronları uçurmak veya alanları taramak için uçak kiralamıyoruz.

Uydu tabanlı duyusal verilerin tüm yelpazesinin yanı sıra, LIDAR taramaları da önemli bir araç veya yöntemdir. Yüksek çözünürlüklü optik görüntüler, hava kampanyalarıyla alınmaktadır, ancak LIDAR’dan daha az belirgindir. Hala yaygın olarak kullanılan bir araç, 19. yüzyıldan kalma eski bir yöntem olan manuel örneklemelerdir. İstatistiklerle birlikte, bunu bir araç olarak adlandırmak istiyorum.

Sistem, farklı yerel ekosistemlerde patojen enfeksiyonlarını, anormallikleri, bozulmaları veya diğer ağaç hastalıklarını belirlemek üzere eğitilebilir mi?

Farklı bölgesel ekosistemler için uyarlanabilirlik vardır, değişim tespiti de dahil. Ağaç türleri, büyüme modelleri ve orman yönetimi uygulamaları bölgeler arasında büyük farklılıklar gösterir. Aynı şekilde, veri edinme yöntemleri ve uygulamaları da farklıdır. Yani sadece ağaçlar değil, aynı zamanda eğitim verisi de farklıdır.

Elde edilen bilgilerden hangi tür eyleme geçirilebilir içgörüler elde edilebilir?

• Değişim tespiti olarak adlandırılan, fırtına hasarının tespiti, haşere salgınlarının belirlenmesi ve müdahale gerektiren diğer olumsuz etkilerin tespiti gibi durumlar vardır. Bunlar sahada müdahale edilmesini ve hasarın etkilerinin sınırlandırılmasını sağlar.
• Karbon envanterleri, karbon projelerine şeffaflık kazandırır ve bu tür projelerin ve karbon kredilerinin değerlemesi ve satın alınmasına ilişkin kararları kolaylaştırır.
• Ağaçlandırma projelerinde, yeni dikilen ağaçların hayatta kalması, toprağın doğru nem miktarına bağlıdır. Aşırı kuruluk veya nemin tespiti, bu genç ağaçların ölmesini önlemek için müdahaleyi tetikleyebilir.
• Orman envanterleri, ticari ormanlık alanların seyreltilmesi (büyümeyi teşvik eder) ve hasatların optimizasyonu gibi kararları bilgilendirir. Tür tespiti, tedarik zincirini daha verimli hale getirir ve marjları artırır. Bu, endüstrinin orman kaynaklarını daha verimli kullanmasını sağlar. Bu çok önemlidir, çünkü ticari ormanların çoğu, kırsal toplulukları desteklemek ve döngüsel ürünlerin ve ambalajların benimsemesini teşvik etmek için çok önemlidir.
• Biyoçeşitlilik izleme, bir alanın bozulmasından kaynaklanan müdahaleleri tetikleyebilir. Biyoçeşitlilik, ormanlarımızın bu iklim krizi döneminde daha dayanıklı hale gelmesi için çok önemlidir.

Sürdürülebilir orman sahipliğine analitiklerin faydaları nelerdir?

Çok sayıda fayda vardır. İlk olarak, ticari ormanlık sürekli olarak daha sürdürülebilir önlemler benimsemektedir. Bu tür önlemlerden çoğu, daha iyi ve daha derin analitiklere ihtiyaç duyar. Örneğin, tıraşlama kesim olarak adlandırılan, bir orman alanının %100’ünün kesilmesi, yerel ekosistem üzerinde güçlü bir etkiye sahiptir. Bu, verimlilik nedenleriyle yapılır – lif bazlı ambalajlar gibi birçok sürdürülebilir ürün, ormancılık sektörü daha az verimli hale gelirse daha az sürdürülebilir alternatiflerle rekabet edemez. Endüstri, sadece her alanda en büyük ağaçları keserek daha sürdürülebilir alternatifler aramaktadır. Bu, lojistik ve maliyet açısından çok ciddi bir zorluktur ve ancak en gelişmiş analitiklerle yapılabilir.

Biyoçeşitlilik, ormanların dayanıklılığı için çok önemlidir. Biyoçeşitliliğin izlenmesi ve gerektiğinde müdahaleye olanak tanınması, ormanların kısa ve uzun vadede hayatta kalması için çok önemlidir.

Karbon yakalama projeleri için sistem, bir projenin ilan edildiği gibi sera gazı emisyonlarını azalttığını nasıl doğrular?

Sistem, ilgili orman envanteri için belirli bir doğruluk düzeyine ulaşır, bu da doğrulanabilir. Çoğu yeşil aklama, analitik düzeyde değil, projelerin yapıldığı şekilde gerçekleşir. Ormansızlaşmayı önlemeyi amaçlayan orman karbon projeleri genellikle iki sorunla karşı karşıyadır:

• Referans noktaları: Bu, müdahale olmadan neler olacağına ilişkin varsayımlar setidir. Müdahale, referans noktasının üzerindeki “ilave fayda” olarak hesaplanır. Referans noktaları bugün veri odaklı bir analizden değil, genellikle kaba ortalamalardan gelir. Ayrıca, referans noktası, çıkar çatışması içinde olan proje yöneticileri tarafından hesaplanır: Referans noktası ne kadar düşükse, o kadar çok kredi yaratılır.
• Sızıntı: Tanımlı proje alanlarında olumlu şeyler gerçekleşirken (örneğin, azaltılmış ormansızlaşma), bunlar genellikle tanımlı proje alanı dışındaki şeylerle dengelenir. Çoğu zaman bu alanlar izlenmez, bu nedenle proje kredileri alırken, olumlu etki çevredeki ormanlara verilen zararla kaybolur.

Temel sorun, bağımsız olarak ne olduğu izlenmesine olanak tanıyan veri odaklı analitiklerin eksikliğidir. Bugün bunu ölçeklenebilir şekilde yapabiliriz, ancak bu alanda ileri teknolojinin benimsenmesi çok yavaş vardır. Kısacası, sorun analitik değil, kredilerin hesaplanmasına dayanak olan şeydir.

Müşterilerinizin bu sistemi kullandığına dair örnekler paylaşıp paylaşamayacağınızı sorabilir miyim?

• İspanya’nın en büyük orman sahibi ENCE, sistemimizi kullanıyor.
• İlk ve en büyük müşterimiz, Finlandiya Devlet Ormanları (Metsähallitus).
• Ortaklarımızdan Forliance, küresel olarak en büyük ve saygın karbon proje yöneticilerinden biri, Kolombiya’daki en büyük karbon projelerinden birinde bizimle çalışıyor.
• Avrupa Kuzeyindeki en iyi 10 orman ülkesinin 7’si müşterimiz. En son müşterimiz, Finlandiya’nın ‘üç büyük’ şirketinden biri olacak ve yakında duyurulacak.

Orman koruma geleceği için vizyonunuz nedir?

Vizyonumuz, doğa tabanlı çözümlerde veri odaklı, gerçeklere dayalı analitiklere dayanmaktadır. İklim değişikliğini hafifletmek için hızlı hareket etmemiz çok açık. Şu anda, dünyanın büyük çoğunluğundaki ormanlar 5-10 yılda bir envanterlenmektedir. Bunu aylık izleme düzeyine çıkarmalıyız, ne olup bittiğini anlamak için. Bunun yanı sıra biyoçeşitliliği de izlemeliyiz. Biyoçeşitlilik olmadan, ormanlarımızın direncini iklim krizi ortasında kaybederiz.

CollectiveCrunch hakkında paylaşmak istediğiniz başka bir şey var mı?

Evet, bunu ölçeklenebilir şekilde yapabiliriz. Şu anda 20 milyon hektar, yaklaşık 50 milyon akre ormanlık alanı kapsıyoruz. Bunu, değiştirdiğimiz geleneksel yöntemlerden daha iyi bir doğruluk düzeyinde yapıyoruz. Bu, karbon ticareti piyasalarında şeffaflık sağlar.

Harika röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular CollectiveCrunch‘u ziyaret edebilir.