Lasy są niezwykle ważnymi ekosystemami, które błogosławią naszą planetę. Zapewniając dom dla różnorodnej różnorodności biologicznej, utrzymując równowagę klimatyczną i wspierając źródła utrzymania niezliczonych ludzi, pełnią one wiele niezbędnych funkcji. Jednak nie wszystkie obszary porośnięte drzewami mają taką samą wartość ekologiczną. Rozróżnienie między naturalnie występującymi lasami a innymi obszarami pokrytymi drzewami, takimi jak plantacje lub obszary odrastania, ma ogromny wpływ na zrównoważone użytkowanie gruntów i integralność łańcuchów dostaw.
Forest monitoring has always been a complex task, despite the bird-eye view offered by satellite imaging of our global forest cover. Traditional methods vastly struggle in identifying various types of woodland landscapes, making it hard for corporations and governments to confirm that their activities aren’t promoting deforestation. This is particularly hard when plantations look much like natural forests when viewed from above.
Google Research has risen to the task, developing an intelligent AI-driven method that can accurately identify natural forests by analyzing satellite imagery. The technology caters to machine learning, classifying tree covers based on their ecological characteristics rather than just their canopy presence. This proactive approach gives us clearer insights into where our ‘true’ forests lie, where they are being replaced or degraded.
Jednym z najważniejszych czynników przyspieszających wylesianie jest nasze globalne zapotrzebowanie na towary takie jak olej palmowy, soja i wołowina. Dla każdej firmy zaangażowanej w zrównoważony rozwój posiadanie niezawodnych narzędzi do śledzenia swoich łańcuchów dostaw ma kluczowe znaczenie dla zapewnienia, że ich zaopatrzenie nie obejmuje niedawno wylesionych obszarów. Model sztucznej inteligencji Google pomaga tym firmom, dostarczając szczegółowych danych dotyczących klasyfikacji lasów, pomagając im identyfikować i chronić naturalne lasy, jednocześnie dostosowując ich działalność do celów związanych z klimatem i różnorodnością biologiczną.
Udostępniając te dane publicznie, Google promuje przejrzystość i współpracę między różnymi sektorami. Decydenci polityczni, działacze na rzecz ochrony środowiska i firmy mogą korzystać z tego zasobu, dążąc do wspólnego celu, jakim jest zrównoważony rozwój. Bycie projektem open-source pozwala na ciągłe udoskonalanie dzięki informacjom zwrotnym i wkładowi danych od użytkowników.
In a world where we are battling the combined threats of climate change and biodiversity loss, tools such as this AI model pivotal. They offer a feasible, data-centered method to safeguard our planet’s natural legacy and promote responsible global development. By utilizing advanced technology, we can head towards a future where economic growth and environmental preservation don’t just co-exist but complement each other.
Aby dowiedzieć się więcej, zapoznaj się z pełnym artykułem Google Research Oddzielanie lasów naturalnych od innych pokryć drzewnych za pomocą sztucznej inteligencji dla łańcuchów dostaw wolnych od wylesiania.
This website uses cookies.