区块链和人工智能是否可以保护森林不再被砍伐？

美国 COP26 协会迄今为止的最主要成就之一是承诺到 2030 年停止并逆转森林被砍伐的局面。上周 100 多位领导人达成的协议得到了近 140 亿英镑（192 亿美元）的公共和私人资金支持。

森林砍伐和气候变化之间的联系已经确立。森林每年可以吸收大约全球化石燃料燃烧释放的二氧化碳的三分之一，但我们正在以惊人的速度失去它们。每分钟都有一片面积相当于 27 个足球场的森林消失。

虽然基于自然的解决方案将无疑在保护世界森林方面发挥重要的作用，但科技也将至关重要。一个听起来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方面发挥巨大作用。

非法采伐威胁着世界上一些最有价值的森林，比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来提高政府和组织的跨境服务标准。委员会对区块链会如何改善这方面的可持续实践越来越感兴趣。

iov42 今年推出了 Timber Chain，这是一个应用程序，可以将区块链中的数字身份赋予给供应链上的每一个利益相关方，并将木材以数字资产的形式呈现出来。

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成品的所有利益相关方之间的相互作用。

据说国际非法木材贸易的价值在 500 亿至 1500 亿美元之间，联合国环境规划署估计有 15%至 30%的木材是非法获得的。据估计，非法木材占亚马逊、中非和东南亚采伐木材总量的 50%至 90%。

iov24 首席执行官 Dominic von Trotha Taylor 认为“对于木材行业而言，浪费在任何阶段都会发生——树木被砍伐， 然后被放在一艘集装箱船上，送到进口商那里，然后制成一张桌子。每个阶段都有浪费。”

“iov42 能够跟踪流程的每个阶段。如果废物被转化为不同的介质，例如纸浆，那么我们就可以创造一种称为纸浆的新资产，”von Trotha Taylor 先生解释道。

“我们与欧盟一起探索，这件事不仅仅是按照我所描述的方式来跟踪整个过程，还要考虑接下来如何处理好循环经济方面的事情。例如，回收或再利用会导致什么，”他补充说。

“我们一直非常成功，尽管目前还处于非常早期的阶段。我们正在与一个名为 Preferred by Nature 的非营利组织合作，该组织是目前世界上最大的木材认证机构，”

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。Taylor 先生还看到了其他用途，特别是监控"锂的供应链"，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。

“我们还与一两家希望确保其化妆品成分具有可持续性的化妆品公司以及销售服装的公司进行了沟通。他们想确保他们所使用的棉花是来自于正常渠道。”

欧盟委员会也热切希望可以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，完成后有望每分钟促进多达 150 亿笔交易，这是区块链技术的世界首创。

森林砍伐的另外一个原因是野火，近年来主要发生在美国。过去发生的多起重大野火都与电力故障或磨损的电力线有关，许多专家警告说，更多的极端天气事件将使电网承受更大的压力。

Gridware 的联合创始人兼首席执行官蒂莫西·巴拉特 (Timothy Barat) 说：“我们的基础设施都因逐渐老化被迅速淘汰。我们的劳动力正在减少。我们对设备需求的压力有所增加，部分原因是电气化，但也与气候变化和极端天气事件频率的增加有关。”

巴拉特先生指出，现在许多电线和电线杆仍然每 10 年检修一次，这使得很难在为时已晚之前发现潜在问题。

“公用事业公司仍然通过用锤子敲击电线杆的方式来检查其是否正常运作，”巴拉特先生说。“他们会通过听声音来辨别电线杆是否在正常运作。这种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，它采用 AI 算法，在本地处理传感器数据，从而降低了通信功耗。

“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，能够将故障前兆与实际故障相匹配。这将使该技术能够对设备给我们发出的所有微小危险信号更加敏感。”

ClimateAi 的首席执行官 Himanshu Gupta 表示，气候变化是一个“大数据问题”，因为每天都有数 TB 的数据从气象站、卫星和地面传感器传入。

“1990 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。人工智能可以帮助进行预测和优化。”

他引用了食品和农业供应链的例子。“我们正在与澳大利亚一家名为 Pacific Seeds 的公司密切合作，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产生了影响。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估在各种气候下种植新种子品种的适宜性，并缩短上市时间。它可以分析历史的种子性能数据、天气数据、土壤数据和未来气候数据，以定位种子性能最佳的新区域。”

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。Gupta 先生说，在将海洋数据纳入模型时，许多现有的天气系统都会遇到困难。

“我们所做的是使用与自动驾驶汽车行业相同的算法，该算法会检查进入汽车的 1000 幅图像，检测行人，然后对行人是向左移动还是向右移动做出概率判断。

“我们已经解决了这个问题，并提出了质疑，如果我们将气候数据可视化为图像会怎样？取而代之行人，我们将把温度降水和风速作为基本问题和像素的组成部分。

因此，行人检测问题变成了预测海洋模式的问题，例如厄尔尼诺/拉尼娜现象，用于预测陆地上的热浪问题。通过使用该算法，我们能够预测两周后的极端天气事件，比目前使用的传统天气模型好用 10% 到 150%。”

对世界上的森林进行物理监管是不可能的，而森林是造福我们星球至关重要的一环。如果像区块链和人工智能这样的应用程序可以提供帮助，并且在某些情况下可以防止造成进一步的损害，那么这不是坏事。

听起来有些讽刺，但世界生态系统的未来掌握在科技手中。

原报告来自《空气质量新闻和环境杂志》的前编辑 Jamie Hailstone，拥有 20 年的写作经验。中文版本由链集市团队编译整理，英文版权归原作者所有，中文转载请联系编译。

来源： 链集市 ChainMarket