DREVO AI – Künstliche Intelligenz für das Management lebender Ökosysteme

Künstliche Intelligenz zur Steuerung lebender Ökosysteme

WOOD AI— eine intelligente digitale Plattform, die alle Projekte vereintDREVO Living Mountainsin ein einheitliches System der Analyse, Prognose und Entscheidungsunterstützung.

Im Gegensatz zu klassischen Überwachungssystemen sammelt DREVO AI nicht nur Daten, sondern auchversteht die Zusammenhänge zwischen Wasser, Boden, Wäldern, Tieren, Klima und menschlichen Aktivitäten, die optimale Umweltlösungen anbieten.

„Beobachten allein genügt nicht. Wir müssen die Natur verstehen, Vorhersagen treffen und ihr bei der Erholung helfen.“

Mission

Ziel ist es, digitale Intelligenz zu schaffen, die der Menschheit dabei hilft, natürliche Ökosysteme auf der Grundlage objektiver Daten, wissenschaftlicher Modelle und Prinzipien naturnaher Entwicklung zu bewirtschaften.

Hauptaufgaben

Analyse des Zustands der Ökosysteme.

Klimawandelprognose.

Waldwiederherstellungsmanagement.

Wasserressourcenmanagement.

Biodiversitätsmonitoring.

Prävention von Naturkatastrophen.

Unterstützung für die wissenschaftliche Forschung.

Automatisierung der Entscheidungsfindung.

Architektur DREVO AI

Satelliten

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TREE AeroSense

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Fluss Rover

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Lebende Bergsternwarte

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Digitaler Zwilling des Gebirges

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WOOD AI

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├── Wasser-KI

├── Wald-KI

├── KI für Wildtiere

├── Boden-KI

├── Klima-KI

KI-Landwirtschaft

├── Fluss-KI

├── Wiederherstellungs-KI

├── Risiko-KI

├── Carbon AI

└── Entscheidungs-KI

Intelligente Hauptmodule

Wasser-KI

Analysiert:

Quellen;

Flüsse;

Bäche;

Sümpfe;

Grundwasser;

Stauseen.

Vorhersagen:

Dürren;

Überschwemmungen;

Änderung der Durchflussrate;

Wasserqualität.

Wald-KI

Bedienelemente:

Waldwachstum;

Baumgesundheit;

Altersstruktur;

Krankheiten;

Schädlinge;

Brände;

Unerwartete Geldsegen.

Bietet optimale Genesungsprogramme.

Fluss-KI

Analysiert:

Veränderung der Flussbetten;

Strömungsgeschwindigkeit;

Versandung;

Erosion;

Wasserqualität;

Laichplätze.

Funktioniert in Verbindung mit:

River Rover Scout;

River Rover sauber;

River Rover Restaurierung.

Boden-KI

Bedienelemente:

Luftfeuchtigkeit;

Humusgehalt;

Erosion;

Verdichtung;

mikrobiologische Aktivität;

Kohlenstoffansammlung.

Wildtier-KI

Analysiert:

Tierwanderung;

Bevölkerungsgröße;

genetische Vielfalt;

Wechselwirkung der Arten.

KI-Bestäuber

Bedienelemente:

Blütezeit;

Bestäuberaktivität;

Nahrungsgrundlage;

Klimaeinfluss.

Klima-KI

Modelle:

Temperatur;

Fällung;

Schneedecke;

Luftfeuchtigkeit;

Extremereignisse.

Restaurierungs-KI

Definitionen:

Reihenfolge der Wiederherstellung;

optimale Baumarten;

Rekultivierungsmethoden;

die Wirksamkeit der ergriffenen Maßnahmen.

Carbon AI

Berechnet:

Kohlenstoffansammlung;

CO₂-Bindung;

Kohlenstoffbilanz des Ökosystems;

Klimaauswirkungen von Projekten.

KI-Entscheidungsfindung

Generiert Empfehlungen für:

Förster;

Ökologen;

Landwirte;

Gemeinden;

Nationalparks;

wissenschaftliche Organisationen.

Datenquellen

Lebende Bergsternwarte

Daten treffen ein:

Sensoren;

Kamera;

Wetterstationen;

akustische Stationen;

Kamerafalle.

TREE AeroSense

Übertragen:

LiDAR;

Multispektrale Bildgebung;

Wärmebilddaten;

Vegetationskarten.

Fluss Rover

Übertragen:

untere Karten;

Tiefe;

Wasserqualität;

Kanalobjekte;

Zustand der Banken.

Satellitendaten

Gebraucht:

Walddynamik;

Schneedecke;

Oberflächentemperatur;

Änderung der Luftfeuchtigkeit.

Digitaler Zwilling des Gebirges

DREVO AI nutzt einen digitalen Zwilling des gesamten Gebiets.

Es enthält:

Geschichte der Veränderungen;

Karten;

Fotografien;

hydrologische Modelle;

Waldmodelle;

Informationen über Tiere;

Forschungsergebnisse.

Prognosefähigkeiten

Brände

Definition:

Eintrittsrisiko;

Ausbreitungsgeschwindigkeiten;

potenzieller Schaden.

Dürren

Prognosen:

Absenkung des Wasserstands;

Austrocknen der Quellen;

Waldstress.

Überschwemmungen

Folgende Simulationen werden durchgeführt:

Überschwemmungsgebiete;

Wasserbewegung;

Zerstörung der Küste.

Waldkrankheiten

Früherkennung:

Pilze;

Insektenschädlinge;

Austrocknung der Bäume.

Automatische Empfehlungen

Das System kann Folgendes empfehlen:

wo man einen Wald pflanzen kann;

welche Rassen man verwenden sollte;

wo Wasserrückhalteanlagen errichtet werden sollen;

wo man Sümpfe wiederherstellen kann;

wo man Flüsse reinigen kann;

welche Gebiete dringenden Schutz benötigen.

Projektintegration

Entwicklungsstadien

Version 1.0

Überwachung;

Datenvisualisierung;

grundlegende Analysemethoden.

Version 2.0

Prognosen;

automatische Empfehlungen;

Szenariomodellierung.

Version 3.0

halbautonome Steuerung;

Koordination von Roboterplattformen;

Unterstützung bei der Entscheidungsfindung.

Version 4.0

Selbstlernsystem;

globales Netzwerk von Ökosystemen;

internationaler Austausch von Umweltdaten;

Management großer Umweltprogramme.

Wichtige Leistungsindikatoren

Volumen der wiederhergestellten Wasserressourcen;

Fläche mit wiederhergestellten Wäldern;

Fläche der wiederhergestellten Feuchtgebiete;

Biodiversitätsindex;

Ansammlung organischer Substanz im Boden;

Zunahme der Populationen wichtiger Arten;

Verringerung von Schäden durch Brände, Überschwemmungen und Erosion;

Volumen des gebundenen Kohlenstoffs;

Wirtschaftlichkeit von Umweltschutzmaßnahmen.

Das Hauptprinzip

DREVO AI ist die digitale Intelligenz der lebendigen Natur.

Sie ersetzt keine Spezialisten und verwaltet die Natur nicht anstelle des Menschen. Ihre Aufgabe istDaten, wissenschaftliche Erkenntnisse und praktische Erfahrung kombinierenum genauere, zeitnahe und umweltverträglichere Entscheidungen treffen zu können.

Im ÖkosystemDREVO Living MountainsDREVO AI wird zur zentralen intelligenten Plattform, die vereintBeobachtung (Lebendes Bergobservatorium),digitale Modellierung (Digitaler Zwilling des Gebirges) Und Robotersysteme (AeroSense, River Rover und andere)in ein einheitliches System zur langfristigen Wiederherstellung natürlicher Landschaften.