Die Entwaldung ist ein großes Problem, das die Zerstörung vieler natürlicher Lebensräume verursacht und zur globalen Erwärmung beiträgt. Um bei der Erhaltung der Wälder zu helfen, haben Wissenschaftler der Universität Kopenhagen eine künstliche Intelligenz entwickelt, die den Baumbestand eines Landes genau quantifizieren kann.
Wie funktioniert diese künstliche Intelligenz?
Dieses Modell, das von Maurice Mugabowindekwe und Ankit Kariryaa erstellt wurde, nutzt die Lerntechnik des Deep Learning.
Durch die Verwendung von Satellitenbildern war das System in der Lage, die verschiedenen Bäume, die in Ruanda wachsen, zu erkennen. Durch Hinzufügen von Geländedaten und Informationen aus dem nationalen Waldinventar konnte die spezialisierte künstliche Intelligenz die Menge an Kohlenstoff schätzen, die in den verschiedenen Baumarten gespeichert ist.
Trotz einer Erkennungsgenauigkeit von 96,2 % beruht die Kartierungsmethode auf teuren Informationssammlungen, die nicht für alle Länder erschwinglich sind.
Welche Ergebnisse wurden erzielt?
Welche Ergebnisse wurden erreicht?Die Ergebnisse ihrer Studie zeigten, dass die Mehrheit der kartierten Bäume in anderen Ökosystemen als Naturwäldern zu finden ist.
Die meisten Bäume befinden sich zu 72 % in Ackerland und Savannen und zu 17 % in Plantagen. Die restlichen 11 % Naturwälder speichern jedoch den meisten Kohlenstoff. Die Forscher schätzen, dass 51 % des gesamten Kohlenstoffspeichers des Landes in diesen Bäumen gebunden sind.
Aufgrund dieser Experimente wollen die beiden Kollegen ihre KI auch in anderen Ländern wie Frankreich oder Kalifornien einsetzen. Sie betonen auch, wie wichtig es ist, sich weiterhin auf die Erhaltung und Wiederherstellung von Naturwäldern zu konzentrieren und gleichzeitig alle Bäume zu erhalten, um die globale Erwärmung zu bekämpfen.
Dank künstlicher Intelligenz und Data Science entstehen neue Werkzeuge, die dabei helfen, unsere Ökosysteme zu erhalten.
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