DeepMind mappa i tipi di foreste del mondo con un dettaglio di 10 metri
ForTy, una nuova mappa Google DeepMind e World Resources Institute, classifica il territorio globale in foreste primarie, di ricrescita, piantate e piantagioni, con limiti di precisione onesti.
Google DeepMind e World Resources Institute hanno rilasciato ForTy, abbreviazione di Forest Typology, una mappa globale che non si limita a chiedere “c’è un albero?” ma “che razza di bosco è?” Copre l’anno 2020 con una risoluzione di 10 metri e classifica i terreni in sei classi: foresta primaria, foresta a rigenerazione naturale, foresta piantata, foresta di piantagione, colture arboree come palma da olio, gomma e cacao e altri terreni. Gli autori la definiscono la prima mappa globale di questo tipo.
Il tempismo non è casuale. Il regolamento UE sulla deforestazione vieta i beni legati al disboscamento dopo il 31 dicembre 2020, quindi le aziende hanno bisogno di una base di riferimento per il 2020 per giudicare il rischio della catena di approvvigionamento. ForTy ne offre uno gratuitamente con la licenza CC BY 4.0, incluso all’interno di Google Earth Engine.
Tecnicamente, si basa su AlphaEarth Foundations, un modello che comprime i dati satellitari (simulazioni ottiche, radar, laser e climatiche) in una “impronta digitale” compatta per ogni quadrato di terreno di 10 x 10 metri. Tre fasi del modello hanno poi perfezionato le etichette e Gemini ha contribuito ad adattare i dati di addestramento più vecchi alle definizioni dell’UE. Gli esperti hanno aggiunto circa 43.000 esempi corretti, ad esempio correggendo i vigneti europei etichettati erroneamente come colture arboree.
I numeri sulla precisione meritano una lettura attenta. La precisione complessiva è del 90,2%, ma gli autori affermano che la semplice classe “altra terra” la gonfia. La foresta primaria viene identificata correttamente nell’89% dei casi. Le colture arboree e le foreste piantate sono corrette solo circa la metà delle volte e le piantagioni circa il 60%. Il modello sovrastima la foresta primaria in Asia di circa 200 milioni di ettari, in gran parte foreste di conifere russe, e trascura circa 94 milioni di ettari di foresta secca aperta in Africa. Rispetto alle mappe della Commissione Europea sugli stessi dati di test, ForTy ha ottenuto un punteggio più alto: 90,9% contro 87,8% per i tipi di foresta.
Cosa c’è dietro: I satelliti possono vedere il verde, ma non il management. Distinguere una foresta ricresciuta naturalmente da una piantata è in parte un giudizio, quindi il team ha utilizzato un limite di rotazione di 40 anni e ammette che non si adatta bene ad alcune regioni. Questo è il motivo per cui sono inclusi i punteggi di affidabilità per classe: gli utenti possono impostare le proprie soglie invece di fidarsi di un’etichetta.
Che cosa significa per te: Per la maggior parte dei lettori, oggi non cambia nulla. Se lavori nel campo della sostenibilità, dell’approvvigionamento o della conservazione, ForTy è un utile livello di partenza, ma non è una prova che un terreno specifico sia pulito e le classi deboli sono esattamente quelle a cui tengono i regolatori. Se sei solo curioso, è un buon esempio di ciò che l’intelligenza artificiale fa bene: trasformare un flusso di dati satellitari in qualcosa che una persona può controllare, mettere in discussione e migliorare.
Fonti
Fonti: https://deepmind.google/blog/beyond-tree-cover-mapping-the-worlds-forest-types/
Rapporto: OpenAI ha raccolto circa 11 miliardi di dollari su un obiettivo di 30 miliardi di dollari
Secondo quanto riferito, Wall Street Journal afferma che OpenAI si è assicurato circa un terzo del suo obiettivo di finanziamento con una valutazione di 1,25 trilioni di dollari e si sta rivolgendo a individui facoltosi e ad una possibile IPO.
