Как искусственный интеллект помогает WWF бороться с незаконной вырубкой лесов


Цифровизация уже оказала серьезное влияние на мир бизнеса, но теперь проект, возглавляемый Deloitte, помог Всемирному фонду дикой природы использовать новые технологии в борьбе за защиту самых хрупких экосистем мира. При поддержке Deloitte Impact Foundation программа предотвращения когнитивной вырубки лесов использует искусственный интеллект для предотвращения незаконной вырубки лесов.


По словам Марка Бурсма, старшего менеджера по консалтингу, который возглавляет инициативу Deloitte Impact Foundation, идеи, лежащие в основе предотвращения когнитивного обезлесения, начали формироваться пять лет назад, во время поездки на индонезийский остров Суматра. Во время экспедиции с его женой они столкнулись с редкими видами, такими как орангутанги и группа черных гиббонов, но они также были поражены серьезным ущербом, который человеческая деятельность наносила сокращающемуся миру природы.


Рассказывая об опыте на веб-сайте Deloitte , Бурсма сказала: "Я помню, что вокруг тропического леса мы были поражены акрами и акрами пальмовых деревьев, которые часто были созданы для менее навязчивых каучуковых плантаций. Именно тогда я начал задумываться о влиянии нашего потребления пальмового масла на наш мир ... [Когда] WWF разослал открытый запрос предложений по своей системе раннего предупреждения, и я сразу понял, что хочу быть ее частью".

WWF искал технологического партнера для улучшения и масштабирования существующего прототипа, созданного BCG Gamma.

Система раннего предупреждения была разработана для прогнозирования случаев незаконного обезлесения в ближайшие шесть месяцев на основе спутниковых изображений и других географических данных. Это позволило бы защитникам природы действовать активно, чтобы защитить находящиеся под угрозой обитания, и помочь добиться снижения нелегальной вырубки на 30%.

По словам Бурсма, использование искусственного интеллекта и облачных технологий сделало эту модель идеальной для Deloitte.

Джоан Лейберс работает в отделе искусственного интеллекта в Deloitte. Как специалист по данным, она отвечает за часть моделирования решения, и в другом блоге на сайте фирмы она объяснила, как Система раннего предупреждения предсказывает и расставляет приоритеты в областях потенциальной вырубки лесов, как эти области являются приоритетными и как Точность модели обеспечена.

Лиджберс сказал: «Цель проекта - предсказать незаконную вырубку леса до того, как это произойдет. Пока что мы сосредоточились на прогнозах на шесть месяцев вперед. Используя помеченные спутниковые снимки в сочетании с другими данными, такими как местоположение лесных пожаров и расстояние до населения, мы прогнозируем местоположение и вероятность обезлесения на уровне 480 на 480 метров. Прогнозы отображаются в пользовательском интерфейсе. Структура приоритетов мгновенно позволяет пользователям знать, какие прогнозы в первую очередь требуют действий ».

Указывая на пример того, как это работает при использовании инструмента, Лиджберс отметил, что решение в настоящее время активно в Калимантане (индонезийская часть острова Борнео). Там он ставит приоритеты в отношении прогнозов того, обитают ли определенные виды в каком-либо районе - например, орангутанг или облачный леопард, - и сколько углерода хранится на деревьях, которые могут оказаться под угрозой.

С точки зрения точности, тем временем Лийберс сказала, что ее работа была сосредоточена на «точности пользователя» и «уровне обнаружения». Точность пользователя показывает долю прогнозов, которые подтверждаются через 6 месяцев. Протестировав различные параметры модели, наборы входных данных и методы обучения, Deloitte смогла повысить уровень обнаружения более чем на 30%, сохранив при этом высокую точность пользователя - что повышает доверие к системе и обеспечивает быстрое выполнение ее отчетов.

Облачная реализация

Себастьян Панман де Вит также является частью команды AI в Deloitte. В основном он сосредоточился на использовании облачных технологий для поддержки проекта.

«Количество данных, с которыми мы работаем, огромно», - сказал Панман. «Около 100 гигабайт необработанных данных преобразуется в более чем 3 терабайта богатых информацией данных. Поэтому важно, чтобы мы использовали правильные технологии для правильных задач. Чтобы создать масштабируемое и поддерживаемое решение, мы работаем вместе с Amazon Web Services (AWS), чтобы использовать облако в нашем конвейере данных ».

В результате работы Deloitte создала инфраструктуру, подобную микросервису, где ее эксперты могли использовать масштабируемость облака для обеспечения быстрого преобразования данных. Проще говоря, объяснил Панман, «преобразования данных занимают примерно такое же время обработки для небольших объемов данных, что и для больших объемов данных».

Он уточнил: «Это позволило нам сократить общее время предварительной обработки с 12 до 4 часов и сохранить его в соответствии с большими наборами данных. Кроме того, мы используем другие облачные решения, такие как AWS Sagemaker, Lambda Functions и Step Functions, чтобы ускорить нашу деятельность в области наук о данных. Эти технологии значительно облегчат масштабирование решения для больших ландшафтов! »

Наконец, Deloitte стремился обеспечить, чтобы система на месте могла доставлять свои результаты пользователям самым быстрым и простым способом, чтобы обеспечить быстрое реагирование.

Bas Wagenmaker является частью команды Visual Analytics в Deloitte Consulting, и он объяснил, что без правильных средств для предоставления прогнозов конечным пользователям понимание Cognitive Deforestation Prevention может потерять свою ценность, препятствуя эффективному предотвращению в процессе.



Вагенмейкер пояснил: «Мы решили создать пользовательский интерфейс, используя самые современные технологии и возможности облака. В качестве основы для разработки этого веб-приложения мы использовали программное обеспечение с открытым исходным кодом, такое как React и Node.js ... Были реализованы различные функции, позволяющие пользователю эффективно перемещаться по прогнозам. Были созданы индивидуальные решения, например, для измерения расстояния и размера области, загрузки и визуализации шейп-файлов и экспорта геопространственного PDF-файла, который будет использоваться во время выездов на места без подключения к Интернету ».

Заявив, что это один из самых полезных проектов, над которыми он работал, Вагенмакер добавил: «Одной из инициатив, которые делают возможной работу над таким проектом в Deloitte, является Deloitte Impact Foundation. Эта инициатива позволяет нам использовать наш профессиональный опыт для оказания влияния на общество. Я очень благодарен за то, что эта инициатива реализована и дает нам возможность внести свой вклад в предотвращение незаконного обезлесения и защиту тропических лесов мира ».


Источник

Просмотров: 9
Подпишитесь на новый контент
  • Grey Facebook Icon

©2020 ООО "Зеленый офис": ecogreenoffice.club/ ecogreenstandard.ru/ecogreenstandard.info