Міні-комп’ютер Guardian на сонячних батареях відстежує звуки вирубки лісу, наприклад вантажівок і бензопил. Rainforest Connections/Роздатковий матеріал через REUTERS
Автор: Марк Хіллсдон | 16 січня 2024 р. 11:00 GMT+2
Industry Insight від журналу Ethical Corporation, що є частиною Thomson Reuters.
- Резюме
- Знищення лісів у всьому світі зросло на 4% у 2022 році порівняно з 2021 роком, втративши понад 6,6 млн гектарів лісу
- ШІ дає змогу прогнозувати території, які піддаються найбільшому ризику незаконної вирубки лісів, сприяючи запобіжним діям
- Картографічна ініціатива Trase з використанням штучного інтелекту для нанесення об’єктів, пов’язаних із вирубкою лісів, таких як нафтопереробні заводи та млини
- Це одна з кількох агропродовольчих компаній, які використовують GPS для картографування ландшафтів ферм і позначення розчищення земель
- Rainforest Connections використовує міні-комп’ютери для «прослуховування» лісу на предмет звуків вирубки лісу
8 січня – Моніторинг вирубки лісів на мільйонах гектарів амазонських джунглів завжди був обтяжливим завданням. Коли вперше виникла проблема незаконної вирубки лісу, влада покладалася на сарафанне радіо та повідомлення від корінних громад, перш ніж облетіти джунглі на невеликих літаках, щоб знайти вирубані ліси.
У 1980-х роках стали доступними перші супутникові зображення, роздільна здатність яких постійно покращувалася протягом десятиліть. Тим не менш, ці зображення показали лише вирубку лісів після того, як вона відбулася. Тепер прориви в області штучного інтелекту (ШІ) означають, що можна передбачити території, які піддаються найбільшому ризику незаконної вирубки лісів, що дозволяє владі вживати превентивних заходів. Карлос Соуза, старший науковий співробітник Imazon, неурядової організації, що стоїть за платформою штучного інтелекту PrevisIA, каже, що штучний інтелект є ключовим у розробці проактивного, а не реактивного підходу до вирубки лісів.
«Коли ми виявляємо вирубку лісів за допомогою супутникових даних, єдине, що ми можемо зробити, це надіслати інформацію владі, і вони зможуть забезпечити виконання закону, але лісу немає», — пояснює він.«(Але) якщо ви можете показати їм території, які, ймовірно, будуть вирубані, тоді ви зможете запобігти цьому… це великий зсув у процесі боротьби з вирубкою».
Нові технології не можуть з’явитися досить швидко. У новому звіті говориться, що у 2022 році вирубка лісів у світі зросла на 4% порівняно з 2021 роком, при цьому було втрачено понад 6,6 мільйона гектарів лісу. Незважаючи на те, що в країнах тропічної Азії відбулося зменшення на 18%, світ зараз на 21% відхилився від плану ліквідації вирубки лісів до 2030 року.
Це висновок Оцінки лісової декларації, яка була проведена коаліцією організацій, які оцінюють прогрес у досягненні зобов’язань, взятих країнами, компаніями та інвесторами щодо ліквідації вирубки лісів і відновлення 350 мільйонів гектарів деградованих земель до 2030 року. Багато обіцянок було зроблено на COP26 , подія, яка все більше виглядає як помилковий світанок.
Чоловіки корінного населення Каяпо оглядають колоди дерев, залишені лісорубами, які втекли під час патрулювання спостереження на землях корінного населення Бау в Амазонії поблизу Ново-Прогресо, штат Пара, Бразилія. REUTERS/Amanda Perobelli
«Світові ліси перебувають у кризі», — сказала Ерін Матсон, одна з авторів звіту. «Усі ці обіцянки були зроблені, щоб зупинити вирубку лісів. Але можливість досягти прогресу минає нас рік за роком».Вівіан Рібейро, старший науковий співробітник Стокгольмського інституту навколишнього середовища (SEI), погоджується з Соузою, що штучний інтелект може допомогти змінити ситуацію.
Ріберіо очолює групу просторового інтелекту в Trase, партнерстві SEI та неурядової організації Global Canopy. Trase — це ініціатива з картографування ланцюга постачання, що керується даними, і підтримує нове партнерство з даними ланцюга постачання, спрямоване на використання штучного інтелекту для побудови об’єктів, таких як силоси, нафтопереробні заводи та млини, які часто пов’язані з вирубкою лісів.
У рамках випробувань у Бразилії зображення та супутникові карти існуючих об’єктів перетворюються на набори даних і вводяться в модель, яка була навчена шукати схожі моделі розвитку за допомогою машинного навчання. З цією інформацією, каже Ріберіо, тепер можна обробляти величезну кількість даних і визначати ці об’єкти з набагато більшою точністю.
Центральним у цьому є важливість моніторингу доріг, які Соуза описує як «артерії знищення» для лісу. Традиційно трудомістка робота, Imazon знадобилося два роки, щоб вручну прокреслити лінії доріг поверх цифрових зображень, щоб побудувати всі маршрути лише через бразильську Амазонку.
Тепер алгоритми можна навчити виявляти такі об’єкти, як дороги, на супутникових знімках. «Якщо ми будемо стежити за дорогами, ми потенційно зможемо передбачити, якими будуть майбутні вирубані території, тому що 95% вирубки лісів відбувається в межах 5 км від дороги», — говорить він.
Вирубка золотодобувних лісів видно із супутникового зображення в південному регіоні Амазонки Мадре-де-Діос, Перу. Роздатковий матеріал через REUTERS
Після виявлення доріг запускаються моделі на основі просторової регресії з використанням ряду змінних, від історичних рівнів вирубки лісів до ВВП і щільності населення муніципалітету та його топографії. Це, додає він, «дозволяє їм звузити області з високою ймовірністю вирубки лісів».Наразі система показала високу точність: 75% визначених територій знаходяться в межах 4 км від територій, де, як було показано, відбувається вирубка лісів.
Ефективність цього підходу залежить від міцного партнерства, продовжує Соуза, і Imazon співпрацює з прокуратурою в чотирьох бразильських штатах. Але система також виявляється привабливою для банків, інвесторів і торгових компаній, каже він, які можуть «використовувати інформацію для прийняття кращих рішень як з економічної, так і з екологічної точки зору».
Дебора Діас, старший менеджер із екологічної стійкості Consumer Goods Forum, погоджується, що штучний інтелект є важливим новим інструментом, який допоможе компаніям впоратися з вирубкою лісів у своїх ланцюжках поставок.
Серед компаній, висвітлених у нещодавньому річному звіті CGF, відкриває нову вкладку Nestle, яка використовує технологію моніторингу вирубки лісів Starling, створену Airbus і некомерційною компанією Earthworm, для ретельного вивчення понад 1700 заводів, пов’язаних із понад 9000 плантаціями в їхніх глобальних ланцюгах постачання пальм, целюлози та паперу. Коли виявляється вирубка лісів, Nestle і Earthworm співпрацюють з відповідними постачальниками, щоб розробити план дій для відновлення.
З низьким рівнем виживання, відкриває нову вкладку
Заважаючи багатьом зусиллям із посадки дерев, Nestle також розгортає супутникову технологію для моніторингу заходів з відновлення лісів у провінціях Ранонг і Чумпхон на півдні Таїланду, використовуючи зображення з високою роздільною здатністю, щоб гарантувати, що посаджені дерева продовжуватимуть процвітати протягом тривалого часу.
Фермери ламають какао-стручки на какао-фермі в Кот-д’Івуарі. ШІ використовується, щоб допомогти виробникам какао збирати дані для Регламенту ЄС про вирубку лісів. REUTERS/Luc Gnago
Тим часом, схема сертифікації Rainforest Alliance розробила власну технологію дистанційного зондування лісового шару, щоб допомогти протистояти вирубці лісів у країнах високого ризику, де вирощуються товари, які вона сертифікує.
Він використовує штучний інтелект, щоб надавати компаніям розширену оцінку ризику вирубки лісів на рівні ферми, пояснює Лейбелін Дейкерс, старший менеджер ГІС у Rainforest Alliance.
Дані з відкритих джерел не вловлюють нюанси лісу, пояснює вона, і система альянсу пропонує більш чітке розмежування між плантаціями, такими як каучук і какао, і справжніми лісовими територіями.
Висока точність методології в поєднанні зі змінами ґрунтового покриву, які доступні через відкриті джерела даних, допомагає точно визначити території, які піддаються найбільшому ризику знищення лісів, і тепер є важливою частиною процесу їх сертифікації.
Хоча технологія допомагає компаніям відповідати новим нормам, таким як Регламент ЄС про вирубку лісів (EUDR), водночас вона прагне забезпечити, щоб дрібні фермери не залишилися позаду, каже Дейкерс.
Для того, щоб відповідати розширеній відстежуваності, передбаченій EUDR, компаніям потрібні геокоординати сертифікованих ферм, з яких вони беруть участь, продовжує вона. У рамках своєї програми сертифікації Rainforest Alliance допомагає фермерам збирати ці дані, щоб їхню продукцію можна було належним чином відстежувати за EUDR, і вони могли продовжувати експорт на європейський ринок.
Плантація пальмової олії в Індонезії. Технологія дистанційного зондування лісового шару може допомогти протидіяти вирубці лісів у районах виробництва сировини. REUTERS/Willy Kurniawan
Але не тільки алгоритми обробки даних і супутникові зображення допомагають у боротьбі з вирубкою лісів.
Полігональне відображення — це ще один спосіб відстеження меж ферми та допомагає компаніям точно знати, де були вироблені товари, які вони купують.
Ofi (раніше відомий як харчові інгредієнти Olam) є одним із кількох агропродовольчих підприємств, які використовують GPS-позиціонування, у цьому випадку в ланцюзі постачання кави та какао. Система наносить на карту ландшафт ферми, а також трасує її периметр за допомогою полігонів GPS. Це може гарантувати, що обсяг закупленої кави чи какао не перевищує потужності ферми, і що земля не була незаконно очищена для вирощування додаткових культур.
Розширене використання дистанційного зондування в лісах означає, що агентствам більше не потрібно це робити виключнопокладатися на зображення з космосу, які часто можуть бути закриті хмарами. Некомерційна організація Rainforest Connections, наприклад, використовує міні-комп’ютери на сонячних батареях під назвою Guardians, щоб слухати ліс і спостерігати за сигнальними звуками вирубки лісу, такими як вантажівки та бензопили.
Майже 600 наразі розгорнуто в лісах у 22 країнах, і коли вони виявляють шум, вони надсилають сповіщення рейнджеру, допомагаючи забезпечити «нон-стоп виявлення загрози» на територіях, які занадто великі, щоб люди могли контролювати їх.
ШІ також був навчений аналізувати структуру зернистості деревини, ідентифікувати породу та місце, звідки вона ймовірно походить, а також допомагати прикордонним службам розпізнавати незаконні поставки деревини.Ще одне геніальне використання штучного інтелекту — це те, що некомерційна організація MANA Vox шукає в соціальних мережах дискусії про вирубку лісів, використовуючи спеціально навчені моделі, які можуть аналізувати мову.
Потім ця інформація була використана НУО для кращого спрямування своїх дій, а також надання важливої інформації інвесторам і компаніям. Хоча проект зараз законсервований через брак фінансування, алгоритми, використані для його створення, будуть доступні за ліцензією Creative Commons.
Соуза сподівається, що за належного партнерства та політичної волі штучний інтелект має потенціал, щоб значно змінити зусилля, спрямовані на зменшення темпів вирубки лісів. За його словами, одна з найбільших м’ясопереробних компаній у Бразилії нещодавно зв’язалася з ним, але тепер він чекає, поки вони повідомлять про те, як вони фактично використовували PrevisIA.
«Технології існують, — каже він, — але інформацію потрібно використовувати ефективно. Це виклик».
