Rolf Schmitz, Đồng sáng lập & Đồng CEO của CollectiveCrunch – Loạt phỏng vấn

Rolf Schmitz là Đồng sáng lập & Đồng CEO của CollectiveCrunch, một nền tảng đang thay đổi cách thế giới hiểu về rừng bằng cách cung cấp phân tích chính xác, có thể mở rộng và kịp thời trên toàn cầu, đồng thời cho phép thực hiện quản lý rừng bền vững và mang lại tính minh bạch cho thị trường giao dịch carbon.

Rolf là một kỹ sư được đào tạo và拥有 bằng MBA từ Trường Kinh doanh Manchester. Ông có kinh nghiệm sâu sắc trong phát triển kinh doanh và bán hàng toàn cầu, đã xây dựng các đội ngũ tại châu Á, Mỹ và châu Âu.

Bạn có thể chia sẻ câu chuyện về sự hình thành của CollectiveCrunch?

Chúng tôi đã xử lý một lượng lớn dữ liệu và rút ra những hiểu biết từ chúng. Ý tưởng ban đầu của chúng tôi khi bắt đầu CollectiveCrunch là kết hợp dữ liệu khí hậu với các quy trình kinh doanh, vì chúng tôi cảm thấy đó là một khía cạnh bị bỏ qua của biến đổi khí hậu.

Ban đầu, chúng tôi theo đuổi hậu cần và năng lượng. Chúng tôi đã xây dựng một sản phẩm dự đoán sản lượng năng lượng từ các trang trại gió, điều này rất quan trọng để duy trì sự ổn định của lưới điện. Sản phẩm này đang hoạt động tại Fingrid, lưới điện quốc gia của Phần Lan. Tuy nhiên, chúng tôi nhận thấy rằng hậu cần và năng lượng là những thị trường đông đúc mà một công ty nhỏ sẽ khó có thể xây dựng vai trò lãnh đạo.

Thông qua một người bạn của Jarkko, một trong những Đồng sáng lập của chúng tôi, chúng tôi đã biết về những thách thức trong việc tạo và duy trì danh mục rừng. Chúng tôi nghĩ rằng có một mức độ thấp đáng ngạc nhiên về sự tinh vi kỹ thuật. Kết quả là, danh mục rừng rất tốn kém, không chính xác và chỉ được thực hiện every 5-10 năm. Tầm quan trọng của rừng trong việc giảm thiểu biến đổi khí hậu, dịch vụ hệ sinh thái và các giải pháp dựa trên thiên nhiên là rõ ràng tại thời điểm đó. Đó là cách CollectiveCrunch trở thành một “công ty AI về rừng.” Trên mức độ cá nhân, chúng tôi đều lớn lên ở nông thôn, vì vậy chúng tôi có một sự gắn kết tự nhiên với rừng. Đó là cách chúng tôi xây dựng các mô hình AI cho rừng.

Loại công cụ và máy ảnh nào được sử dụng để theo dõi một khu rừng?

Phương pháp của chúng tôi là không chuyên về một phương pháp cảm biến duy nhất, mà là kết hợp tất cả các nguồn dữ liệu liên quan mà chúng tôi có thể có. Mỗi phương pháp cảm biến có điểm mạnh và điểm yếu; kết hợp dữ liệu cho phép chúng tôi khắc phục điểm yếu. Ví dụ, hình ảnh quang học rất hữu ích, nhưng chúng không có sẵn từ vệ tinh khi có che phủ mây. Trong kinh doanh của chúng tôi, dữ liệu vệ tinh là quan trọng, nhưng cũng như quét LIDAR trong phạm vi có sẵn. Từ góc độ mô hình kinh doanh, chúng tôi không tham gia vào việc thu thập dữ liệu, như bay máy bay không người lái hoặc thuê máy bay để quét khu vực.

Besides phạm vi dữ liệu cảm biến từ vệ tinh, LIDAR là một công cụ hoặc phương pháp rất quan trọng. Hình ảnh quang học độ phân giải cao được chụp bằng chiến dịch trên không ít được sử dụng hơn LIDAR, nhưng cũng được sử dụng. Một công cụ được sử dụng rộng rãi đáng ngạc nhiên vẫn là phương pháp cũ của thế kỷ 19 là lấy mẫu thủ công. Với nhiều thống kê liên quan, tôi vẫn gọi nó là một công cụ.

Hệ thống có thể được đào tạo để nhận biết các nhiễm trùng bệnh lý, bất thường và xáo trộn, hoặc các loại bệnh về cây khác trong các hệ sinh thái địa phương khác nhau?

Có sự thích nghi cho các hệ sinh thái khu vực khác nhau, bao gồm cả phát hiện thay đổi. Các loài cây, mô hình tăng trưởng và thực hành quản lý rừng khác nhau rất nhiều giữa các khu vực. Điều tương tự cũng áp dụng cho các phương pháp thu thập dữ liệu và thực hành. Vì vậy, không chỉ là cây cối mà cả dữ liệu đào tạo cũng khác nhau.

Loại thông tin chi tiết có thể được thu thập từ thông tin này?

• Nhóm dưới tên “phát hiện thay đổi,” bạn có phát hiện thiệt hại do bão, xác định sự bùng phát của dịch hại và các tác động tiêu cực khác cần can thiệp để can thiệp trên mặt đất và hạn chế tác động của thiệt hại.
• Danh mục carbon mang lại tính minh bạch cho các dự án carbon và tạo điều kiện cho việc ra quyết định xung quanh việc định giá và mua các dự án và tín dụng này.
• Trong các dự án trồng lại rừng, sự sống còn của các cây mới trồng phụ thuộc vào lượng độ ẩm phù hợp trong đất. Phát hiện độ khô hoặc độ ẩm quá mức có thể kích hoạt can thiệp để ngăn chặn những cây non này thất bại.
• Danh mục rừng trong lâm nghiệp thương mại cung cấp thông tin cho việc ra quyết định như việc tỉa thưa (giúp tăng trưởng) và tối ưu hóa thu hoạch. Phát hiện loài giúp chuỗi cung ứng trở nên hiệu quả hơn và tăng lợi nhuận. Cùng nhau, điều này cho phép ngành công nghiệp sử dụng tài nguyên rừng một cách hiệu quả hơn. Điều này rất quan trọng vì nhiều rừng thương mại là chìa khóa để duy trì các cộng đồng nông thôn và thúc đẩy việc áp dụng các sản phẩm và bao bì tròn.
• Theo dõi đa dạng sinh học có thể kích hoạt can thiệp trong trường hợp một khu vực đang bị suy thoái. Đa dạng sinh học rất quan trọng để rừng của chúng ta trở nên mạnh mẽ hơn khi chúng ta đang trải qua giai đoạn biến đổi khí hậu gia tăng.

Làm thế nào phân tích giúp ích cho việc sở hữu rừng bền vững?

Một số lợi ích đã được đưa vào chơi. Trước hết, lâm nghiệp thương mại đang áp dụng các biện pháp mới để trở nên bền vững hơn. Nhiều biện pháp này đòi hỏi phải có phân tích tốt hơn và sâu sắc hơn. Ví dụ, việc chặt cây hoàn toàn, nơi một khu rừng bị chặt 100%, có tác động mạnh mẽ đến hệ sinh thái địa phương. Điều này được thực hiện vì lý do hiệu quả – nhiều sản phẩm bền vững như bao bì dựa trên sợi không thể cạnh tranh với các lựa chọn thay thế ít bền vững hơn nếu ngành công nghiệp lâm nghiệp trở nên kém hiệu quả hơn. Ngành công nghiệp đang khám phá các giải pháp thay thế, nơi chỉ có những cây lớn nhất trong mỗi khu vực bị chặt. Điều này bền vững hơn nhiều, nhưng từ góc độ hậu cần và chi phí, nó là một thách thức rất nghiêm trọng. Và nó chỉ có thể được thực hiện với phân tích hiện đại.

Đa dạng sinh học rất quan trọng để duy trì sự mạnh mẽ của rừng. Theo dõi đa dạng sinh học và cho phép can thiệp khi cần thiết là rất quan trọng để duy trì sự sống còn của rừng trong ngắn hạn và dài hạn.

Đối với các dự án thu giữ carbon, hệ thống xác minh rằng một dự án đang giảm phát thải khí nhà kính như quảng cáo?

Hệ thống đạt được độ chính xác nhất định cho danh mục rừng cụ thể, điều này có thể được xác minh. Hầu hết các hành vi “xanh hóa” không xảy ra ở mức phân tích mà trong cách các dự án được cấu trúc. Các dự án carbon rừng nhằm tránh việc phá rừng chủ yếu gặp phải hai vấn đề:

• Đường cơ sở: Đây là tập hợp các giả định dự đoán những gì sẽ xảy ra nếu không có can thiệp. Can thiệp sau đó được tính toán là “tính thêm” trên đường cơ sở. Đường cơ sở ngày nay không xuất phát từ phân tích dữ liệu mà thường là trung bình thô. Hơn nữa, đường cơ sở được tính toán bởi các nhà quản lý dự án, những người có lợi ích xung đột: baseline càng thấp, càng có nhiều tín dụng được tạo ra.
• Spillage: Hiện tượng mà những điều tích cực xảy ra trong khu vực dự án được định nghĩa (ví dụ: giảm việc khai thác gỗ) bị cân bằng bởi những gì xảy ra bên ngoài khu vực dự án. Rất thường, những khu vực này không được theo dõi, vì vậy dự án nhận được tín dụng trong khi lợi ích bị mất cho các khu rừng xung quanh.

Vấn đề cơ bản ở đây là thiếu phân tích dữ liệu để theo dõi độc lập những gì đang xảy ra. Điều này có thể thực hiện được ngày nay, chúng tôi có thể làm điều này với quy mô lớn, nhưng có sự thích nghi rất chậm của công nghệ hiện đại trong lĩnh vực này. Tóm lại, vấn đề không phải là phân tích, mà là những gì tính toán tín dụng dựa trên.

Bạn có bất kỳ nghiên cứu trường hợp nào để chia sẻ về khách hàng sử dụng hệ thống này?

• ENCE, chủ sở hữu rừng lớn nhất ở Tây Ban Nha sử dụng hệ thống của chúng tôi.
• Khách hàng đầu tiên và lớn nhất của chúng tôi là Metsähallitus (Tài nguyên rừng quốc gia Phần Lan).
• Đối tác của chúng tôi, Forliance, một trong những nhà quản lý dự án carbon lớn nhất và được tôn trọng nhất trên toàn cầu, làm việc với chúng tôi trong một trong những dự án carbon lớn nhất ở Colombia.
• 7 trong số 10 quốc gia lâm nghiệp hàng đầu ở Bắc Âu là khách hàng của chúng tôi. Khách hàng mới nhất của chúng tôi, sẽ được công bố sớm, là một trong số “ba lớn” ở Phần Lan.

Visions của bạn cho tương lai của bảo tồn rừng là gì?

Visions của chúng tôi là phân tích dựa trên dữ liệu và thực tế trong các giải pháp dựa trên thiên nhiên. Rất rõ ràng rằng chúng ta cần hành động nhanh để giảm thiểu biến đổi khí hậu. Hiện tại, số lượng lớn rừng trên toàn cầu được lập danh mục every 5-10 năm. Chúng ta nên giảm thời gian này xuống còn theo dõi hàng tháng để hiểu những gì đang xảy ra. Ngoài ra, chúng ta cần theo dõi đa dạng sinh học. Không có đa dạng sinh học, chúng ta sẽ mất đi sự mạnh mẽ của rừng trong giai đoạn biến đổi khí hậu.

Có điều gì khác bạn muốn chia sẻ về CollectiveCrunch?

Có: chúng tôi có thể làm điều này với quy mô lớn. Hiện tại, chúng tôi bao phủ 20 triệu ha, khoảng 50 triệu acres rừng. Chúng tôi làm điều này với độ chính xác tốt hơn so với các phương pháp truyền thống mà chúng tôi thay thế. Điều này là thực tế, và nó cho phép tính minh bạch trong các thị trường giao dịch carbon.

Cảm ơn bạn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, độc giả muốn tìm hiểu thêm nên truy cập CollectiveCrunch.