A shared vision for saving the Amazon
Bringing together humans and AI to detect deforestation.
Crowd-training AI to automate conservation efforts
Beginning on Earth Day in 2020, SAS and IIASA launched a project asking online volunteers to help identify areas of deforestation in more than 90,000 satellite images. Two years later, participants from 130 countries have successfully classified more than 1 million square kilometers of the Amazon.
The result is a crowd-trained suite of AI models that can now monitor new areas autonomously and detect deforestation with better than 90% accuracy. And unlike the human eye, computer vision doesn’t always rely on the visible spectrum, meaning the model could be applied to near-infrared images in the future for even greater accuracy.
Seeing the future of Amazon conservation
This novel approach to rainforest conservation makes it possible for experts to focus on harder-to-classify areas. It also opens the door to new technological approaches to detecting and preventing deforestation.
The AI models can be tied into new or existing deforestation monitoring systems, and future efforts that implement time-series analysis could help create improved alert capabilities to take conservationists from detection to prevention. Applying AI to satellite data also has potential applications beyond deforestation, in areas like:
Pollution
Migration
Food Security
Natural Hazards
Wildfires
Sustainable Agriculture
Dikkatli olmazsak ekosistemimizin küçük ölçekli ve marjinal ancak zaman içinde toplu olarak yıkıcı bir bozulma süreciyle bozulmasını izleyeceğiz. Albert Van Jaarsveld CEO International Institute for Applied Systems Analysis
The APPROACH
Humans Amplifying AI
AI doesn’t happen magically. It relies on the expertise of people as the basis for its training data. The crowd’s input gave the AI models examples to learn from, and the accuracy improved as more examples were provided.
The Modeling Cycle Simplified
Görüntü Toplama
Ormansızlaştırmadan etkilenen alanların sürekli olarak uydu görüntüleri toplanmaktadır.
Görüntü Sınıflandırma
Kitle kaynak kullanımı yoluyla, sizin gibi binlerce insan ormansızlaştırma belirtileri gösteren görüntüleri sınıflandırıp etiketliyor.
Makine Öğrenimi
Her yinelemede öğrenen ve gelişen modeller, bu etiketli verilere dayalı olarak ormansızlaştırma alanlarını tanımak üzere eğitilir.
Değerlendirme
Modeller doğruluk açısından test edilir. Yüksek kaliteli modeller devreye alınır, daha düşük kaliteli modellerin sağlamlaştırılması devam eder.
Devrey Alma
Devreye alınmış modeller bile doğruluk açısından değerlendirilmeye devam eder. En iyi model yeni ormansızlaştırma alanları tespit edildiğinde uzmanları uyaracak şekilde devamlı çalıştırılır, böylece anında harekete geçilebilir.
THE TECHNOLOGY
Working hard behind the scenes
As computer vision models analyze millions of images every day to identify the earliest signs of new deforestation, government policymakers and aid organizations can intervene to protect these forests before it's too late.
AI driving conservation efforts with scale and speed
The global challenge to protect our planet would be impossible without the robust scalability provided by SAS® Viya®. Our open analytics platform with cloud enabled, in-memory processing gives you accurate results at incredibly fast speeds. Research data that took years to analyze can now be put to good use in a fraction of the time.
In the News
Gezegenimizi daha güvende tutmak için diyaloğu açık tutun.
Bilgimiz ve tutkumuz, dünyamızı korumada gerçek bir etkiye sahip olabilir. Siz de katılın ve #rainforest sosyal medya etiketiyle başkalarından da aynısını yapmalarını isteyin.