Predviđanje budućnosti šuma s AI: Od brojanja gubitaka do predviđanja…

Predviđanje budućnosti šuma s umjetnom inteligencijom (AI) postaje sve važniji alat u borbi protiv deforestacije. U ovom članku, istaknuti istraživači Drew Purves iz Google DeepMind i Charlotte Stanton iz Google Research predstavljaju prvi benchmark za proaktivno predviđanje rizika deforestacije pokretan deep learningom. Šume su ključni dio našeg ekosustava, čuvajući ugljik, regulirajući kišne padave, mitigujući poplave i domovi najvećeg dijela Zemljine biodiverziteta. Ipak, svake godine gubimo sve više šuma, a posljednja godina je bila rekordna s gubitkom ekvivalentnim 18 nogometnih igrališta tropskih šuma svake minute, ukupno 6,7 milijuna hektara.

Što je deforestacija i zašto je važna?

Deforestacija je proces gubitka šuma, koji ima duboke ekonomske, društvene i ekološke posljedice. Glavni uzroci uključuju poljoprivredu, šumarstvo, rudarstvo, gradnju cesta i industrijske aktivnosti. Predviđanje budućih gubitaka šuma je izuzetno teško zbog složenih ekonomskih, političkih i okruženih faktora koji utiču na ovaj proces.

Trenutni pristupi predviđanja rizika

Trenutni pristupi predviđanja rizika deforestacije često ovisnu o skupnim kartama ulaznih podataka, kao što su karte cesta i gustoća stanovništva. Ovi podaci često nisu konzistentni i brzo postaju zastarjeli, što ograničava njihovu primjenu na široku razinu.

Predstavite ForestCast: Predviđanje rizika deforestacije na velikoj razini s deep learningom

ForestCast je revolucionarni alat koji koristi deep learning za predviđanje rizika deforestacije. Ovaj alat koristi samo satelitske podatke, što ga čini konzistentnim i primjenjivim u bilo kojem dijelu svijeta. ForestCast je razvijen u suradnji s World Resources Institute i koristi podatke s satelita Landsat i Sentinel 2, kao i “change history” podatke koji identificiraju već deforestirane piksele i godinu njihovog deforestiranja.

Prednosti ForestCasta

– Konzistentnost: Isti metod se može primijeniti bilo gdje na svijetu.
– Budućnost: Satelitski podaci se nastavljaju, omogućavajući ažurirane predviđanja rizika.
– Točnost: Model je točan i skalabilan, što mu omogućava predviđanje rizika na velikim područjima.

Primjena ForestCasta

ForestCast je već pokazao svoju vrijednost u različitim regijama svijeta. Na primjer, u Brazilu je korišten za predviđanje područja s visokim rizikom deforestacije, što je pomoglo lokalnim vlastima u planiranju zaštitnih mjera. U Indoneziji je korišten za identifikaciju područja s visokim rizikom požara, što je pomoglo u sprječavanju širenja požara.

Tehnologija iza ForestCasta

ForestCast koristi custom model baziran na vision transformers, koji prima cijeli tile satelitskih piksela kao ulaz i daje cijeli tile predviđanja u jednom prolazu. Ovaj model je razvijen da bi se poboljšala točnost i skalabilnost predviđanja rizika deforestacije.

Primjeri uspjeha

– Brazil: Uspješno je predvidio područja s visokim rizikom deforestacije, što je pomoglo lokalnim vlastima u planiranju zaštitnih mjera.
– Indonezija: Identificirao je područja s visokim rizikom požara, što je pomoglo u sprječavanju širenja požara.

Značaj ForestCasta za zaštitu šuma

ForestCast predstavlja revoluciju u načinu na koji se predviđa rizik deforestacije. Njegova točnost, konzistentnost i skalabilnost čine ga neprocjenjivim alatom za zaštitu šuma. Koristeći samo satelitske podatke, ForestCast omogućava globalno primjenjiv i ažuriran pristup predviđanju rizika deforestacije.

Zaključak

Predviđanje budućnosti šuma s umjetnom inteligencijom je ključno za zaštitu našeg ekosustava. ForestCast predstavlja revolucionarni pristup, koji koristi deep learning i satelitske podatke za proaktivno predviđanje rizika deforestacije. Njegova točnost, konzistentnost i skalabilnost čine ga neprocjenjivim alatom za zaštitu šuma i očuvanje biodiverziteta.

Česta pitanja o ForestCastu

1. Kako ForestCast radi?

ForestCast koristi deep learning model baziran na vision transformers koji prima cijeli tile satelitskih piksela kao ulaz i daje cijeli tile predviđanja u jednom prolazu. Model je razvijen da bi se poboljšala točnost i skalabilnost predviđanja rizika deforestacije.

2. Koliko je točan ForestCast?

ForestCast je pokazao visoku točnost u različitim regijama svijeta. Na primjer, u Brazilu je uspješno predvidio područja s visokim rizikom deforestacije, što je pomoglo lokalnim vlastima u planiranju zaštitnih mjera. U Indoneziji je identificirao područja s visokim rizikom požara, što je pomoglo u sprječavanju širenja požara.

3. Može li ForestCast biti primijenjen u bilo kojem dijelu svijeta?

Da, ForestCast je dizajniran da bude konzistentan i primjenjiv u bilo kojem dijelu svijeta. Njegova primjena ovisi samo o dostupnosti satelitskih podataka, što je dostupno u većini regija svijeta.

4. Kako se ForestCast ažurira?

ForestCast se ažurira putem satelitskih podataka, koji se nastavljaju. Ovo omogućava ažurirane predviđanja rizika i praćenje promjena rizika kroz vrijeme.

5. Kako se ForestCast koristi za zaštitu šuma?

ForestCast se koristi za identifikaciju područja s visokim rizikom deforestacije i požara. Ove informacije se zatim koriste za planiranje zaštitnih mjera i sprječavanje daljnjeg gubitka šuma.