概念的には、世界の森林が脅威にさらされていることは分かっている。人間の活動によって、世界の森林は毎年、8万〜15万平方キロメートル失われている。最も被害が小さい場合でもメイン州ほどの広さで、最悪の場合はルイジアナ州ほどに及ぶ。
しかし、森林のどの地域が、いつ最も危険にさらされるのかを正確に特定するのははるかに難しい。とりわけ、最大90％の熱帯林破壊が犯罪行為によるものだと国連が指摘していることも、その理由の一つだ。サンフランシスコを拠点とする非営利団体レインフォレスト・コネクションは、機械学習が森林保護の取り組みにおける次の味方になり得ると考えている。
技術者と開発者のチームは、太陽光パネルで電力を得る改造スマートフォンを使い、熱帯雨林の過酷な気象やその他の負荷に耐えられる複雑なセンサーシステムを構築した。要点は、ブログ記事で述べているように、脆弱な地域の樹木の間に装置を隠し、見つからないようにすることだ。彼らは装置を「ガーディアン」と呼んでいる。センサーは森林の音を録音し、リアルタイムでクラウドサーバーにアップロードする。
GoogleのAIフレームワークTensorFlowは、森林の音を分析し、チェーンソーや伐採トラックなどの不審な音をリアルタイムで検出する。
2015年に公開されたこのソフトウェアは、音声認識などのサービスの改善を開発者が支援できるよう設計されており、ここでは音の検知に活用される。Googleは無料で提供しているが、条件がある。TensorFlowで構築したAIはどこでも動作するものの、MITテクノロジーレビューによると、Googleのクラウドプラットフォーム上で特にスムーズに動作する。
Googleの技術を活用したレインフォレスト・コネクションのガーディアンは、本当に熱帯雨林を救えるのだろうか。森林ではすでに、種をまくドローンから、LIDARの光線を搭載し、樹冠の密度や健全性を評価する飛行機まで、さまざまなハイテクシステムが稼働している。
どれほど高度なシステムでも、単独では変化をもたらせない。森林を守る法律がなく、その法律に違反する者に迅速に介入する体制もなければ、秘密裏の伐採を見つけても意味がない。
適切な規制が整っていれば、違法伐採の音に耳を澄ますことで、保全法の確実な実施につなげられる。
