世界生態系統的未來掌握在科技手中。
鏈集市· 讓區塊鏈落地更簡單
《區塊鏈行業觀察》專欄·第62 篇
作者丨Jamie Hailstone
圖片丨來源於網絡
美國COP26協會迄今為止的最主要成就之一是承諾到2030年停止並逆轉森林被砍伐的局面。上週100多位領導人達成的協議得到了近140億英鎊（192億美元）的公共和私人資金支持。
森林砍伐和氣候變化之間的聯繫已經確立。森林每年可以吸收大約全球化石燃料燃燒釋放的二氧化碳的三分之一，但我們正在以驚人的速度失去它們。每分鐘都有一片面積相當於27 個足球場的森林消失。
雖然基於自然的解決方案將無疑在保護世界森林方面發揮重要的作用，但科技也將至關重要。一個聽起來不太可能的救星可能是區塊鏈技術，它可以在解決供應鏈中的非法木材問題方面發揮巨大作用。
非法採伐威脅著世界上一些最有價值的森林，比如亞馬遜和俄羅斯遠東地區。
技術公司iov42正在與歐盟合作開發基於區塊鏈的基礎設施系統，其目的是利用區塊鏈來提高政府和組織的跨境服務標準。委員會對區塊鏈會如何改善這方面的可持續實踐越來越感興趣。
iov42今年推出了Timber Chain，這是一個應用程序，可以將區塊鏈中的數字身份賦予給供應鏈上的每一個利益相關方，並將木材以數字資產的形式呈現出來。
該應用程序是與非營利環境組織Preferred by Nature合作設計的，旨在改善和保護從森林到木材成品的所有利益相關方之間的相互作用。
據說國際非法木材貿易的價值在500億至1500億美元之間，聯合國環境規劃署估計有15%至30%的木材是非法獲得的。據估計，非法木材佔亞馬遜、中非和東南亞採伐木材總量的50%至90%。
iov24首席執行官Dominic von Trotha Taylor認為“對於木材行業而言，浪費在任何階段都會發生——樹木被砍伐， 然後被放在一艘集裝箱船上，送到進口商那裡，然後製成一張桌子。每個階段都有浪費。”
“iov42能夠跟踪流程的每個階段。如果廢物被轉化為不同的介質，例如紙漿，那麼我們就可以創造一種稱為紙漿的新資產，”von Trotha Taylor先生解釋道。
“我們與歐盟一起探索，這件事不僅僅是按照我所描述的方式來跟踪整個過程，還要考慮接下來如何處理好循環經濟方面的事情。例如，回收或再利用會導致什麼，”他補充說。
“我們一直非常成功，儘管目前還處於非常早期的階段。我們正在與一個名為Preferred by Nature的非營利組織合作，該組織是目前世界上最大的木材認證機構，”
區塊鏈技術對於開發具有多種資產和參與者的數據庫來說是“完美的”，例如木材行業。 Taylor先生還看到了其他用途，特別是監控”鋰的供應鏈”，隨著越來越多的人使用電動汽車，鋰供應鏈將在未來幾年快速增長。
“我們還與一兩家希望確保其化妝品成分具有可持續性的化妝品公司以及銷售服裝的公司進行了溝通。他們想確保他們所使用的棉花是來自於正常渠道。”
歐盟委員會也熱切希望可以研究區塊鏈在改善可持續性和採購方面的潛力。歐洲區塊鏈服務基礎設施“EBSI”將於今年年底進入第二階段，完成後有望每分鐘促進多達150億筆交易，這是區塊鏈技術的世界首創。
森林砍伐的另外一個原因是野火，近年來主要發生在美國。過去發生的多起重大野火都與電力故障或磨損的電力線有關，許多專家警告說，更多的極端天氣事件將使電網承受更大的壓力。
Gridware的聯合創始人兼首席執行官蒂莫西·巴拉特(Timothy Barat) 說：“我們的基礎設施都因逐漸老化被迅速淘汰。我們的勞動力正在減少。我們對設備需求的壓力有所增加，部分原因是電氣化，但也與氣候變化和極端天氣事件頻率的增加有關。”
巴拉特先生指出，現在許多電線和電線桿仍然每10年檢修一次，這使得很難在為時已晚之前發現潛在問題。
“公用事業公司仍然通過用錘子敲擊電線桿的方式來檢查其是否正常運作，”巴拉特先生說。 “他們會通過聽聲音來辨別電線桿是否在正常運作。這種技術容易出現人為錯誤。”
為了確保定期監控電力線並發現早期問題，Gridware開發了Gridscope，它採用AI算法，在本地處理傳感器數據，從而降低了通信功耗。
“人工智能的優勢在於它可以識別不同的模式並做出有質量保證的判斷，”他補充道。 “隨著時間的推移，人工智能技術可以建立一個數據庫，能夠將故障前兆與實際故障相匹配。這將使該技術能夠對設備給我們發出的所有微小危險信號更加敏感。”
ClimateAi的首席執行官Himanshu Gupta表示，氣候變化是一個“大數據問題”，因為每天都有數TB的數據從氣象站、衛星和地面傳感器傳入。
“1990年代開發的傳統算法或系統不足以處理如此大量的數據。這就是人工智能的用武之地。人工智能可以幫助進行預測和優化。”
他引用了食品和農業供應鏈的例子。 “我們正在與澳大利亞一家名為Pacific Seeds的公司密切合作，該公司在過去十年中經歷了嚴重的干旱。這對農民種植的種子和生長季節結束時的產量產生了影響。通常，將新種子投放市場需要10年或更長時間。
“像我們這樣的人工智能可以預估在各種氣候下種植新種子品種的適宜性，並縮短上市時間。它可以分析歷史的種子性能數據、天氣數據、土壤數據和未來氣候數據，以定位種子性能最佳的新區域。”
他說，人工智能用於應對氣候變化的另一個例子是中期天氣預報。 Gupta先生說，在將海洋數據納入模型時，許多現有的天氣系統都會遇到困難。
“我們所做的是使用與自動駕駛汽車行業相同的算法，該算法會檢查進入汽車的1000幅圖像，檢測行人，然後對行人是向左移動還是向右移動做出概率判斷。
“我們已經解決了這個問題，並提出了質疑，如果我們將氣候數據可視化為圖像會怎樣？取而代之行人，我們將把溫度降水和風速作為基本問題和像素的組成部分。
因此，行人檢測問題變成了預測海洋模式的問題，例如厄爾尼諾/拉尼娜現象，用於預測陸地上的熱浪問題。通過使用該算法，我們能夠預測兩週後的極端天氣事件，比目前使用的傳統天氣模型好用10% 到150%。 ”
對世界上的森林進行物理監管是不可能的，而森林是造福我們星球至關重要的一環。如果像區塊鍊和人工智能這樣的應用程序可以提供幫助，並且在某些情況下可以防止造成進一步的損害，那麼這不是壞事。
聽起來有些諷刺，但世界生態系統的未來掌握在科技手中。
原報告來自《空氣質量新聞和環境雜誌》的前編輯Jamie Hailstone，擁有20年的寫作經驗。中文版本由鏈集市團隊編譯整理，英文版權歸原作者所有，中文轉載請聯繫編譯。
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