3.06 Študija primera: AI za spremljanje krčenja gozdov in biotske raznovrstnosti

Medtem ko lokalno znanje zagotavlja globoke, kontekstualne vpoglede, nekateri okoljski izzivi, kot je krčenje gozdov, zahtevajo širši pogled, ki zajema obsežna in pogosto oddaljena območja. Ta študija primera raziskuje, kako se umetna inteligenca (AI) uporablja kot »digitalni nadzornik« za spremljanje planeta v obsegu, ki je za ljudi nedosegljiv. Pobude, kot je Microsoftov program AI for Earth, ponazarjajo ta pristop z uporabo umetne inteligence za analizo ogromnih količin podatkov v podporo varstvu okolja.

Odličen primer je projekt Guacamaya, partnerstvo z Inštitutom Humboldt za boj proti krčenju gozdov v Amazoniji. Projekt uporablja več rešitev, ki jih poganja umetna inteligenca. Prvič, algoritmi umetne inteligence analizirajo satelitske posnetke visoke ločljivosti skoraj v realnem času, da odkrijejo nezakonito sečnjo in nepooblaščeno krčenje zemljišč ter opozorijo pristojne organe na spremembe v gozdnem pokrovu. To omogoča bistveno hitrejše ukrepanje kot tradicionalne terenske patrulje.

Drugič, projekt uporablja računalniški vid za poenostavitev analize posnetkov iz tisočih kamer-pasti. Namesto da bi raziskovalci ročno pregledovali nešteto ur videoposnetkov, lahko modeli umetne inteligence samodejno prepoznajo in preštejejo različne vrste, kar zagotavlja ključne podatke za spremljanje prostoživečih živali in ocenjevanje biotske raznovrstnosti. Nazadnje bioakustika – uporaba umetne inteligence za analizo zvočnih krajin – omogoča prepoznavanje vrst na podlagi njihovih klicev, kar predstavlja dodatno, neinvazivno metodo spremljanja biotske raznovrstnosti.

Da bi prikazali podnapise v svojem jeziku, prosimo, kliknite ikono zobnika (nastavitve), nato kliknite na »Podnapisi/CC«, zatem na »Samodejni prevod« in s seznama izberite svoj jezik.

Podoben pristop uporablja tudi Global Renewables Watch, še eno sodelovanje v okviru pobude AI for Earth, ki s pomočjo umetne inteligence in satelitskih posnetkov ustvarja »živi atlas« za kartiranje in spremljanje sončnih in vetrnih elektrarn komunalnega obsega po vsem svetu. To zagotavlja pregledne in zanesljive podatke, ključne za spremljanje globalnega prehoda na čisto energijo.

Ti projekti prikazujejo edinstveno moč umetne inteligence pri obdelavi ogromnih količin podatkov, pridobljenih s satelitov, dronov in senzorjev, ter omogočajo celovit, na podatkih temelječ vpogled v okoljske spremembe. Takšen pristop odlično dopolnjuje podrobno in kontekstualno bogato znanje lokalnih skupnosti ter kaže, kako je mogoče različne ravni opazovanja povezati v bolj celosten pristop k ohranjanju narave.