Pronóstico de la deforestación de Cool Earth: ¿Y si?

Y si; el comienzo de todos los grandes avances y la pregunta que impulsa a la humanidad hacia adelante. Desde pan de molde hasta el hombre en la luna, no hubiéramos llegado muy lejos como especie sin él.

Cuando se trata de pronósticos de deforestación, 'qué pasaría si' no es diferente.

Durante la reunión semanal del equipo de Cool Earth, se hizo la pregunta: '¿Qué pasaría si pudiéramos predecir dónde y cuándo ocurrirá la deforestación?' Al más puro estilo Cool Earth, aceptamos el desafío.

No nos hacíamos ilusiones de que desarrollar un sistema para producir pronósticos espaciales de futuros eventos de deforestación no sería un desafío. Pero con una nueva generación de aprendizaje automático y una gran cantidad de datos forestales disponibles, ahora era el momento de intentarlo. El apoyo a la I+D del proyecto fue financiado en parte por la Fondo Europeo de Desarrollo Regional a través del por Cornualles aeroespacial y se desarrollaron vínculos de investigación con expertos en el campo de la inteligencia artificial.

Se combinaron miles de puntos de datos históricos sobre deforestación con datos topográficos e imágenes de satélite. El equipo de Monitoreo, Evaluación y Aprendizaje de Cool Earth enseñó el tipo de tecnología utilizada para desarrollar automóviles autónomos y reconocer códigos postales, para consultar y aprender de estos datos y pronosticar la deforestación futura.

¿Cómo cambian las tasas de deforestación con el tiempo? ¿Dónde ocurre la deforestación en relación con colinas y valles o ríos y carreteras?

El sistema es capaz de identificar patrones en este tipo de información y lo utiliza como material de formación. Sin embargo, el enfoque de aprendizaje profundo significa que no necesariamente sabemos qué patrones se han identificado; solo que lo que ha aprendido el sistema puede usarse para predecir dónde ocurrirá la deforestación a continuación. Y que el sistema hace un trabajo de predicción razonable cuando se prueba con datos históricos.

Con cada asociación Cool Earth entra, es cada vez más evidente que la deforestación no es aleatoria. Pero los patrones de deforestación pueden ser complejos y está potencialmente más allá de las capacidades humanas para asimilar grandes conjuntos de datos y producir información útil. Nuestro nuevo sistema puede respaldar los esfuerzos sobre el terreno para recopilar información sobre cómo se utiliza la selva tropical y comprender las amenazas clave y los impulsores de su destrucción. Estos enfoques combinados brindan una visión multifacética de los desafíos que enfrentan las comunidades.

Al tomar datos de deforestaciones pasadas y usar técnicas de aprendizaje profundo para identificar patrones, Cool Earth puede producir mapas de áreas de alto riesgo y empoderar a la población local para que tome medidas que mantengan los árboles en pie.

En los próximos meses, trabajaremos para producir mapas detallados de pronóstico de deforestación que muestren estos patrones. No es magia, y siempre habrá valores atípicos, pero nos ayudarán a aprovechar las lecciones del pasado, aprendiendo del futuro.

En el corazón del trabajo de Cool Earth siempre ha habido un enfoque ágil, ajustándose a las amenazas que surgen y apoyando el bienestar de las comunidades en el camino. Desde la tala y quema en la Amazonía peruana hasta la tala ilegal en Papúa Nueva Guinea, predecir eventos de deforestación con alta precisión guiará a las comunidades de Cool Earth a tomar medidas preventivas para proteger su bosque.

El enfoque de Cool Earth está constantemente liderado por la comunidad. Esta es solo una forma más de apoyar a quienes llaman hogar a la selva tropical para que la mantenga en pie.