森林|区块链和人工智能是否可以保护森林不再被砍伐？( 二 )

Gridware的联合创始人兼首席执行官蒂莫西·巴拉特 (Timothy Barat) 说：“我们的基础设施都因逐渐老化被迅速淘汰。我们的劳动力正在减少。我们对设备需求的压力有所增加，部分原因是电气化，但也与气候变化和极端天气事件频率的增加有关。”
巴拉特先生指出，现在许多电线和电线杆仍然每10年检修一次，这使得很难在为时已晚之前发现潜在问题。
“公用事业公司仍然通过用锤子敲击电线杆的方式来检查其是否正常运作，”巴拉特先生说。“他们会通过听声音来辨别电线杆是否在正常运作。这种技术容易出现人为错误。”
为了确保定期监控电力线并发现早期问题，Gridware开发了Gridscope，它采用AI算法，在本地处理传感器数据，从而降低了通信功耗。
“人工智能的优势在于它可以识别不同的模式并做出有质量保证的判断，”他补充道。“随着时间的推移，人工智能技术可以建立一个数据库，能够将故障前兆与实际故障相匹配。这将使该技术能够对设备给我们发出的所有微小危险信号更加敏感。”
ClimateAi的首席执行官Himanshu Gupta表示，气候变化是一个“大数据问题”，因为每天都有数TB的数据从气象站、卫星和地面传感器传入。

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“1990年代开发的传统算法或系统不足以处理如此大量的数据。这就是人工智能的用武之地。人工智能可以帮助进行预测和优化。”
他引用了食品和农业供应链的例子。“我们正在与澳大利亚一家名为Pacific Seeds的公司密切合作，该公司在过去十年中经历了严重的干旱。这对农民种植的种子和生长季节结束时的产量产生了影响。通常，将新种子投放市场需要10年或更长时间。
“像我们这样的人工智能可以预估在各种气候下种植新种子品种的适宜性，并缩短上市时间。它可以分析历史的种子性能数据、天气数据、土壤数据和未来气候数据，以定位种子性能最佳的新区域。”
他说，人工智能用于应对气候变化的另一个例子是中期天气预报。Gupta先生说，在将海洋数据纳入模型时，许多现有的天气系统都会遇到困难。
“我们所做的是使用与自动驾驶汽车行业相同的算法，该算法会检查进入汽车的1000幅图像，检测行人，然后对行人是向左移动还是向右移动做出概率判断。
“我们已经解决了这个问题，并提出了质疑，如果我们将气候数据可视化为图像会怎样？取而代之行人，我们将把温度降水和风速作为基本问题和像素的组成部分。
因此，行人检测问题变成了预测海洋模式的问题，例如厄尔尼诺/拉尼娜现象，用于预测陆地上的热浪问题。通过使用该算法，我们能够预测两周后的极端天气事件，比目前使用的传统天气模型好用10% 到150%。”
对世界上的森林进行物理监管是不可能的，而森林是造福我们星球至关重要的一环。如果像区块链和人工智能这样的应用程序可以提供帮助，并且在某些情况下可以防止造成进一步的损害，那么这不是坏事。
听起来有些讽刺，但世界生态系统的未来掌握在科技手中。

原报告来自《空气质量新闻和环境杂志》的前编辑Jamie Hailstone，拥有20年的写作经验。中文版本由链集市团队编译整理，英文版权归原作者所有，中文转载请联系编译。
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【森林|区块链和人工智能是否可以保护森林不再被砍伐？】