Google DeepMind Làm Bản Đồ Rừng Toàn Cầu Bằng AI

ForTy, viết tắt của Forest Typology, gán diện tích đất của thế giới trong năm 2020 vào 6 nhóm ở độ phân giải 10 mét. 6 nhóm đó gồm rừng nguyên sinh, rừng tái sinh tự nhiên, rừng trồng, rừng đồn điền, cây trồng như dầu cọ, cao su hoặc ca cao, và đất khác.

Nhóm phát triển nói đây là bản đồ toàn cầu đầu tiên cùng loại. Những tập dữ liệu trước đó, trong đó có một bộ của European Commission, chỉ phủ một phần thế giới.

Động lực chính của dự án là EU Regulation on Deforestation-free Products (EUDR), quy định cấm hàng hóa liên quan đến rừng bị chặt hoặc suy thoái sau ngày 31 tháng 12 năm 2020, gồm cả hàng hóa được sản xuất sau khi rừng nguyên sinh bị chuyển thành đồn điền. Dầu cọ và ca cao được tính là đất nông nghiệp, nên các công ty đánh giá rủi ro chuỗi cung ứng cần biết một khu đất được dùng như thế nào trong năm 2020.

ForTy cho họ mốc tham chiếu cho năm 2020 và cũng có thể phục vụ các sáng kiến khác cùng cần kiểu dữ liệu này, trong đó có Tropical Forest Forever Facility (TFFF) và mục tiêu của Liên Hợp Quốc là bảo vệ 30% diện tích đất của thế giới vào năm 2030. Google DeepMind nói việc dựng mốc tham chiếu này khó vì loại rừng phụ thuộc vào lịch sử, không chỉ vào hình dạng nhìn từ trên cao.

Để phân biệt các nhóm, ForTy chạy trên model AlphaEarth Foundations của Google DeepMind, model này nén dữ liệu từ nhiều vệ tinh thành mô tả gọn cho từng pixel. Nhiều model nhận dạng hình ảnh sau đó xây trên các mô tả đó, bắt đầu từ một model học từ các ví dụ đã xác minh.

Kết quả của model đầu tiên, cộng với dữ liệu bên ngoài về chiều cao cây, nhà cửa và mất rừng, được dùng làm dữ liệu huấn luyện mở rộng cho model thứ hai. Bước cuối phân tích nhiều năm dữ liệu cùng lúc để làm mượt các điểm bất thường, còn Gemini cũng giúp chỉnh dữ liệu huấn luyện cũ theo định nghĩa của EU.

Trong các vòng chỉnh sửa, chuyên gia đã bổ sung khoảng 43.000 ví dụ để sửa lỗi như vườn nho ở châu Âu bị xếp thành cây trồng, rừng thông tự nhiên ở Trung Mỹ bị gắn nhầm thành rừng trồng, và cây dầu cọ bị bỏ sót ở châu Phi và Indonesia.

Để kiểm tra bản đồ, 2 chuyên gia xem lại từng 1 trong 8.190 điểm được chọn ngẫu nhiên và kết luận bản đồ đúng trong 90,2% trường hợp. Nhóm tác giả nói điểm số chung này vẫn có giới hạn, vì ảnh vệ tinh hiếm khi cho thấy cách đất được quản lý, nên họ dùng chu kỳ 40 năm để tách đồn điền khỏi các rừng trồng khác, và ngưỡng đó không phù hợp với mọi khu vực.