区块链和人工智能是否可以保护森林不再被砍伐？

到目前为止，美国COP26协会最重要的成就之一是承诺到2030年停止和逆转森林砍伐。 上周由100多位领导人达成的协议得到了近140亿英镑(192亿美元)公共和私人资金的支持。 砍伐森林和气候变化之间的联系已经确立。 森林每年可以吸收世界上燃烧化石燃料释放的大约三分之一的二氧化碳，但我们正在以惊人的速度失去它们。 每过一分钟，面积相当于27个足球场的森林就会消失。 尽管基于自然的解决方案无疑将在保护世界森林方面发挥重要作用，但科学和技术也至关重要。 一个不太可能的救星可能是区块链技术，它可以在解决供应链中的非法木材问题上发挥巨大作用。 非法砍伐威胁着世界上一些最有价值的森林，如亚马逊和俄罗斯远东地区。 技术公司Iov42正在与欧盟合作开发基于区块链的基础设施系统。其目的是利用区块链提高政府和组织的跨境服务标准。 委员会对区块链如何改善这一领域的可持续做法越来越感兴趣。 Iov42今年推出了Timber Chain，这是一个应用程序，可以为供应链中的每个利益相关者提供区块链的数字身份，并将木材作为数字资产呈现。 该应用程序是与非营利环境组织Preferred by Nature合作设计的，旨在改善和保护从森林到木材产品的所有利益攸关方之间的互动。 据说国际非法木材贸易的价值在500亿到1500亿美元之间，联合国环境规划署估计有15%到30%的木材是非法获得的。 据估计，非法木材占亚马逊、中非和东南亚砍伐木材总量的50%至90%。 iov24的首席执行官多米尼克·冯·特洛萨·泰勒(Dominic von Trotha Taylor)认为，“对于木材行业来说，浪费会发生在任何阶段——树木被砍伐，然后被装上集装箱船，送到进口商手中，然后被制成桌子。” 每个阶段都有浪费。 " " iov42可以跟踪过程的每个阶段。 如果废物被转化为不同的介质，如纸浆，那么我们可以创造一种新的资产，称为纸浆，”冯·特洛萨·泰勒先生解释说。 “我们正在与欧盟一起探索。这件事不仅仅是按照我描述的方式去走整个流程，还要考虑下一步如何应对循环经济。 例如，回收或再利用会导致什么，”他补充说 “我们非常成功，尽管它仍处于非常早期的阶段。 我们正在与一个名为“自然偏爱”的非营利组织合作，这是目前世界上最大的木材认证组织。“区块链技术对于开发具有多种资产和参与者的数据库来说是“完美的”，例如木材行业。 泰勒先生也看到了其他用途，尤其是监测“锂供应链”。随着越来越多的人使用电动汽车，锂供应链将在未来几年快速增长。 “我们也与一两家希望确保化妆品成分可持续性的化妆品公司以及销售服装的公司进行了沟通。 他们想确保他们使用的棉花来自正常渠道。 欧盟委员会也渴望研究区块链在改善可持续性和采购方面的潜力。 欧洲区块链服务基础设施EBSI将于今年年底进入第二阶段。建成后，预计每分钟将促进多达150亿次交易，这是世界上第一项区块链技术。 砍伐森林的另一个原因是野火，近年来主要发生在美国。 过去的许多重大野火都与电力故障或电线磨损有关，许多专家警告说，更多的极端天气事件会给电网带来更大的压力。 Grid的联合创始人兼首席执行官蒂莫西·巴拉特(Timothy Barat)表示:“由于逐渐老化，我们的基础设施已经被迅速淘汰。 我们的劳动力正在减少。 我们对设备需求的压力增加了，部分原因是电气化，但也与气候变化和极端天气事件日益频繁有关。 Bharat先生指出，许多电线和电线杆仍然每10年大修一次，这使得人们很难在为时过晚之前发现潜在的问题。 “公用事业公司仍然通过用锤子敲打电线杆来检查它们是否正常工作，”巴拉特先生说。 “他们会通过听声音来判断电线杆是否正常工作。 这项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，它使用AI算法在本地处理传感器数据，从而降低通信功耗。 “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，可以将故障前兆与实际故障进行匹配。 这将使该技术对设备发出的所有微小危险信号更加敏感。 ClimateAi首席执行官Himanshu Gupta表示，气候变化是一个“大数据问题”，因为每天都有数万亿字节的数据从气象站、卫星和地面传感器中输入。 “90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。 人工智能可以帮助预测和优化。 他举了食品和农业供应链的例子。 “我们正在与一家名为Pacific Seeds的澳大利亚公司密切合作，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都有影响。 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测各种气候下种植新种子品种的适宜性，并缩短上市时间。 它可以分析历史种子性能数据、天气数据、土壤数据和未来气候数据，以定位具有最佳种子性能的新区域。 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。 古普塔先生说，许多现有的天气系统在将海洋数据纳入模型时会遇到困难。 “我们所做的是使用与自动驾驶汽车行业相同的算法，它将检查1000张进入汽车的图像，检测行人，然后对行人是向左还是向右移动做出概率判断。 “我们已经解决了这个问题，但又提出了一个问题，如果我们将气候数据可视化为图像，会发生什么？代替行人，我们会把温度、降水量、风速作为像素的基本问题和组成部分。 因此，行人检测已经成为预测海洋模型的问题，例如用于预测陆地上热浪的厄尔尼诺/拉尼娜现象。 使用这种算法，我们可以预测两周之后的极端天气事件，比目前使用的传统天气模型要好10%到150%。 实际监督世界上的森林是不可能的，森林是造福我们星球的一个重要环节。 如果像区块链和人工智能这样的应用程序可以在某些情况下帮助和防止进一步的损害，那么这不是一件坏事。 这听起来很讽刺，但世界生态系统的未来掌握在科技手中。 原始报告来自Jamie Hailstone，他是空气体质量新闻和环境杂志的前编辑，有20年的写作经验。 中文版由链家市场团队编写，英文版权归原作者所有。中文再版请联系编者。