中央邦 IFS 官员如何在他开发的 AI 工具的帮助下打击森林砍伐

快速阅读: 据《印度快运》最新报道，印度中央邦利用人工智能监控森林，快速发现非法活动并预警，以遏制森林砍伐和土地侵占。该系统每2-3天更新一次，比以往系统更高效，未来将结合无人机和逐年数据提高自动化程度。

能够检测到10×10米面积内变化的系统，在森林区域一旦出现农作物种植、建筑或土地用途改变等活动时，会立即向林业部门官员（DFOs）发出警报。这些警报会触发地面核实的即时指令，从而确保迅速采取行动制止非法活动。以下是相关报道。

值得注意的是，这是国家首次利用人工智能对抗森林砍伐。根据2023年印度森林调查局的报告，中央邦拥有85,724平方公里的最大森林和树木覆盖面积，但也报告了约612.41平方公里的最大森林用地损失。拉索尔表示，他在“目睹气候变化对地面的影响后，激发了我的兴趣”，于是开始着手这个项目。“我在人工智能领域的研究，包括发表的论文，启发了这个项目。一个显著的影响是我的贡加侵占问题研究工作，在那里我开发了一个基于纸质的模型，并通过足够的数据确认了其可行性，”他说。

去年2023年排灯节期间，两个社区之间关于一块土地的争斗激励了拉索尔开始研究人工智能模型。据这位官员称，这场争端导致了一名社区领袖死亡，并最终引发了纵火事件。“这一悲剧凸显了开发基于人工智能的主动土地管理解决方案的紧迫性，”他说。

最初，森林监测依赖于人工方法和实地确认。“为了提高准确性，我引入了动态人工智能模型。我使用Python编写了基本的警报生成代码，利用了我的实地经验。虽然我使用了ChatGPT辅助脚本编写，但核心架构是我自己设计的，因为Python需要特定的调整以适应平板电脑部署，”他说。为制定他的机制，他研究了卡纳塔克邦的一个类似基于警报的系统。“我们的AI系统旨在每2至3天生成一次警报，这比卡纳塔克邦21天的警报周期模型有了显著提升，”他说。

“在季风来临之前，我们计划建立一个全面的数据库，以充分训练模型。一旦系统达到99%的成功率，它将作为土地和资源管理的预测工具，识别非法活动（例如砍伐、侵占、草地和水资源管理），优化预算分配和人员配置。”

当前系统通过要求在警报区域内上传照片来确保工作人员问责制。然而，第二阶段的全自动化将减少对人类的依赖。“我们计划引入无人机来接管人类任务。数据库必须扩展以包括逐年数据，以进行强大的时间序列建模，减少因季节性变化引起的误差，”DFO说。

(以上内容均由Ai生成)