Eine zentrale Herausforderung in der heutigen Erhaltung und Dekarbonisierung besteht darin, in Echtzeit und überprüfbaren Einsichten in die Umweltauswirkungen von der First-Mile zu gewinnen. Dies ist der Ursprungspunkt für Rohstoffe wie Landwirtschaft, Holz und Mineralien – und oft dort, wo die bedeutendsten Umwelt- und ökologischen Risiken bestehen, war es jedoch traditionell am undurchsichtigsten.
AI transformiert dies, indem massive Datensätze – Satellitenbilder, IoT -Sensoren und Umweltrisikomodelle – in nahezu Echtzeit verantwortlich sind. Mit der Fähigkeit, alles von Landnutzungsänderungen bis hin zu Methanemissionen zu analysieren, ermöglicht KI Unternehmen und Aufsichtsbehörden, Entwaldung, illegale Aktivitäten und Nachhaltigkeitsrisiken mit beispiellose Genauigkeit zu erkennen.
Darüber hinaus ÜberwachungKI spielt eine Rolle bei der Risikoprognose und der Einhaltung. Es kann Klimaisiken modellieren – wie Dürre, Waldbrände oder extremes Wetter – und Organisationen dabei helfen, ihre Operationen und Beschaffungsstrategien proaktiv anzupassen. Wenn die Vorschriften wie die EU-Abholzungsregulation (EUDR) strenger werden, werden sich Unternehmen zunehmend auf KI-Analyse angewiesen, um die Einhaltung der Einhaltung und die Minderung der Schwachstellen der Lieferkette zu mindern.
CEO und Mitbegründer bei Treefera.
Wie verbessert die AI -Technologie die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Carbon -Offset -Messungen im Vergleich zu herkömmlichen Methoden?
In der Vergangenheit haben sich die Kohlenstoffmärkte eher auf manuelle Überprüfung und Schätzungen beruhen, die auf Projektionen als auf realen Auswirkungen basieren. Dies hat zu Bedenken hinsichtlich Glaubwürdigkeit und Marktintegrität geführt.
AI und Fernerkundungstechnologien revolutionieren diesen Prozess, indem sie nahezu Echtzeitmessungen, -berichterstattung und -überprüfung (MRV) ermöglichen. Beispielsweise kann KI Entwaldung und Landnutzungsänderungen erkennen, um sicherzustellen, dass die Gutschriften für den Waldschutz wirklich zusätzlich und dauerhaft sind. Fortgeschrittene Modelle können die Kohlenstoffverfolgung wie Methanemissionen und -senkungen quantifizieren, insbesondere bei Landwirtschafts- und Deponieprojekten. AI-angetriebene Analyse der Kohlenstoffsequestrierung des Bodens stellt sicher, dass die CO2-Kredite für die Kohlenstoffzucht und die regenerative Landwirtschaft messbar und verteidigungsfähig sind.
Dieser auf Meilenstein basierende Ansatz, bei dem Credits eher auf verifizierten Fortschritten als auf spekulativen Behauptungen ausgestellt werden, hilft, den Markt in Richtung größerer Transparenz und Vertrauen zu verändern.
Was sind die größten Herausforderungen bei der Anwendung von KI und maschinellem Lernen auf Waldschutz und Kohlenstoffkreditüberprüfung und wie können diese angesprochen werden?
Eine der größten Herausforderungen ist Daten Integrität. KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, die sie ausgebildet werden, und für Umweltanwendungen haben Lücken in der First-Mile-Daten historisch zu Ineffizienzen und nicht überprüfbaren Ansprüchen geführt.
Um dies zu beheben, liegt der Schwerpunkt auf der Kombination mehrerer Datenquellen-Satellitenbilder, Lidar-Scans, Bodenwahrheitsbeobachtungen und maschinelles Lernmodellen-, um sicherzustellen, dass die Auswirkungen der Kohlenstoff-Sequestrierung, Entwaldung und der biologischen Vielfalt genau gemessen werden.
Eine weitere Herausforderung ist die Zeit und die Kosten von Projekt Überprüfung. Traditionelle Methoden können Jahre dauern, bis ein CO2 -Kreditprojekt geprüft und genehmigt wird. Die KI-betriebene Automatisierung reduziert jetzt die Projektregistrierungszeiten von mehreren Jahren auf nur wenige Wochen und beschleunigt sich erheblich.
Die Regulierung holt ebenfalls auf. Die aufkommenden Richtlinien erfordern zunehmend überprüfbare, hochauflösende Umweltdaten, um sicherzustellen, dass die auf dem Markt herausgegebenen Gutschriften reale, zusätzliche Kohlenstoffreduzierungen darstellen.
Wie wird KI den Kampf gegen den Klimawandel in den nächsten 5 bis 10 Jahren prägen?
KI -Werkzeuge beweisen bereits seinen Wert im Klimabarsteller und die Reduzierung der Emissionen, und im nächsten Jahrzehnt werden seine Auswirkungen nur ausgeweitet.
Beispielsweise verbessert die KI die Kohlenstoffverfolgung, insbesondere für den Umfang 3 -Emissionen, die am schwierigsten zu quantifizieren und zu verwalten sind. Es wird auch naturbasierte Lösungen wie regenerative Landwirtschafts- und Wiederaufforstungsprojekte optimieren, um sicherzustellen, dass sie messbare Kohlenstoffvorteile bieten. KI kann auch die Prognose des Klimaisikos verbessern und Unternehmen und Regierungen helfen, Störungen zu erwarten und sich vor den Krisen anzupassen.
Wir sehen auch eine wachsende Schnittstelle von KI und Blockchain in Nachhaltigkeit. Durch die Integration von KI-angetriebenen Messungen und Überwachung mit unveränderlichen Aufzeichnungen über Blockchain können Unternehmen nachhaltige, manipulationssichere Nachhaltigkeitsansprüche erstellen-entscheidend für die Einhaltung der behördlichen Einhaltung und das Vertrauen der Anleger.
Wie hat Technologie direkt zu effektiveren Dekarbonisierungsbemühungen oder verbesserte Nachhaltigkeitspraktiken beigetragen?
Transparenz ist seit langem eine Herausforderung bei Nachhaltigkeitsbemühungen. Während Satelliten und KI die Auswirkungen auf die Umwelt zu einer Sichtbarkeit bieten können, ist das eigentliche Problem die Überprüfung und Rechenschaftspflicht.
In der Vergangenheit war die Registrierung und Überprüfung eines Kohlenstoffprojekts – ob eine Wiederaufforstung oder eine Methanreduktionsinitiative – ein teurer, langsamer Prozess. Bei KI- und Blockchain-Registrien wurden jedoch die Zeitpläne für Projektvalidierung von mehreren Jahren auf nur wenige Monate gesetzt.
Diese Beschleunigung ist kritisch, da sie die Geschwindigkeit erhöht, mit der das Kapital in Klimaprojekte mit hoher Auswirkung fließen kann. Unabhängig davon, ob es die Emissionen durch Landnutzung, die Verbesserung der Kohlenstoffspeicherung des Bodens oder die Übergang zu regenerativen Versorgungsketten reduziert, die Technologie ermöglicht es, diese Bemühungen schneller als je zuvor zu messen, zu überprüfen und zu skalieren.
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