DREVO AI - Inteligencia Artificial para la Gestión de Ecosistemas Vivos

Inteligencia artificial para la gestión de ecosistemas vivos

IA DE MADERA— una plataforma digital inteligente que unifica todos los proyectosMontañas vivientes DREVOen un sistema unificado de análisis, previsión y apoyo a la toma de decisiones.

A diferencia de los sistemas de monitoreo clásicos, DREVO AI no solo recopila datos, sino que también...comprende las relaciones entre el agua, el suelo, los bosques, los animales, el clima y las actividades humanas., ofreciendo soluciones medioambientales óptimas.

"La observación no es suficiente. Necesitamos comprender, predecir y ayudar a la naturaleza a recuperarse."

Misión

Crear inteligencia digital que ayude a la humanidad a gestionar los ecosistemas naturales basándose en datos objetivos, modelos científicos y principios de desarrollo similares a los de la naturaleza.

Tareas principales

Análisis del estado de los ecosistemas.

Pronóstico del cambio climático.

Gestión de la restauración forestal.

Gestión de los recursos hídricos.

Monitoreo de la biodiversidad.

Prevención de desastres naturales.

Apoyo a la investigación científica.

Automatización de la toma de decisiones.

Arquitectura DREVO AI

satélites

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ÁRBOL AeroSense

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Río Rover

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Observatorio de la Montaña Viva

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Gemelo digital de montaña

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IA DE MADERA

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├── IA del agua

├── IA del bosque

├── IA de la vida silvestre

├── IA del suelo

├── IA climática

├── Agricultura con IA

├── Río IA

├── IA de restauración

├── Riesgo IA

├── Carbon AI

└── IA de decisión

Módulos inteligentes principales

IA del agua

Analiza:

ballestas;

ríos;

corrientes;

pantanos;

aguas subterráneas;

embalses.

Predice:

sequías;

inundaciones;

cambio en el caudal;

calidad del agua.

IA forestal

Controles:

crecimiento forestal;

salud de los árboles;

estructura de edad;

enfermedades;

plagas;

incendios;

ganancias inesperadas.

Ofrece programas de recuperación óptimos.

Río IA

Analiza:

cambio de cauces fluviales;

velocidad de flujo;

sedimentación;

erosión;

calidad del agua;

zonas de desove.

Funciona en conjunto con:

Exploradores Rover de Río;

Río Rover Limpio;

Restauración de River Rover.

IA del suelo

Controles:

humedad;

contenido de humus;

erosión;

compactación;

actividad microbiológica;

acumulación de carbono.

IA de vida silvestre

Analiza:

migración animal;

tamaño de la población;

diversidad genética;

interacción de especies.

Polinizador de IA

Controles:

época de floración;

actividad de los polinizadores;

base alimenticia;

influencia climática.

IA climática

Modelos:

temperatura;

precipitación;

cubierta de nieve;

humedad;

eventos extremos.

IA de restauración

Define:

orden de restauración;

especies de árboles óptimas;

métodos de recuperación;

la eficacia de las medidas adoptadas.

Carbon AI

Calcula:

acumulación de carbono;

unión de CO₂;

balance de carbono del ecosistema;

Efecto climático de los proyectos.

IA para la toma de decisiones

Genera recomendaciones para:

silvicultores;

ecólogos;

agricultores;

municipios;

parques nacionales;

organizaciones científicas.

Fuentes de datos

Observatorio de la Montaña Viva

Están llegando los datos:

sensores;

cámara;

estaciones meteorológicas;

estaciones acústicas;

cámara trampa.

ÁRBOL AeroSense

Transmitido:

LiDAR;

imágenes multiespectrales;

datos de imágenes térmicas;

mapas de vegetación.

Río Rover

Transmitido:

mapas inferiores;

lo más hondo;

calidad del agua;

objetos de canal;

estado de los bancos.

Datos satelitales

Usado:

dinámica forestal;

cubierta de nieve;

temperatura superficial;

cambio en la humedad.

Gemelo digital de montaña

DREVO AI utiliza una réplica digital de todo el territorio.

Contiene:

historial de cambios;

cartas;

fotografías;

modelos hidrológicos;

modelos forestales;

información sobre animales;

resultados de la investigación.

Capacidades de previsión

incendios

Definición:

riesgo de ocurrencia;

velocidades de propagación;

daño potencial.

Sequías

Pronósticos:

bajando el nivel del agua;

secado de manantiales;

estrés forestal.

Inundaciones

Se simulan los siguientes elementos:

zonas inundables;

movimiento del agua;

destrucción de la costa.

Enfermedades forestales

Detección temprana:

hongos;

plagas de insectos;

Secado de los árboles.

Recomendaciones automáticas

El sistema puede recomendar:

dónde plantar un bosque;

qué razas utilizar;

dónde construir estructuras de retención de agua;

dónde restaurar los pantanos;

dónde limpiar los ríos;

¿Qué zonas requieren protección urgente?

Integración del proyecto

Etapas de desarrollo

Versión 1.0

escucha;

visualización de datos;

análisis básico.

Versión 2.0

pronóstico;

recomendaciones automáticas;

modelado de escenarios.

Versión 3.0

control semiautónomo;

coordinación de plataformas robóticas;

apoyo a la toma de decisiones.

Versión 4.0

sistema de autoaprendizaje;

red global de ecosistemas;

intercambio internacional de datos ambientales;

gestión de grandes programas medioambientales.

Indicadores clave de rendimiento

volumen de recursos hídricos restaurados;

área de bosques restaurados;

área de humedales restaurados;

índice de biodiversidad;

acumulación de materia orgánica en los suelos;

aumento de las poblaciones de especies clave;

reducir los daños causados ​​por incendios, inundaciones y erosión;

volumen de carbono fijo;

Eficiencia económica de las medidas de protección ambiental.

El principio principal

DREVO AI es la inteligencia digital de la naturaleza viva.

No reemplaza a los especialistas ni gestiona la naturaleza en lugar de los humanos. Su tarea esCombinar datos, conocimientos científicos y experiencia práctica.para tomar decisiones más precisas, oportunas y respetuosas con el medio ambiente.

En el ecosistemaMontañas vivientes DREVODREVO AI se convierte en la plataforma inteligente central que unificaobservación (Observatorio de la Montaña Viviente),Modelado digital (Mountain Digital Twin) Y sistemas robóticos (AeroSense, River Rover y otros)en un sistema unificado de restauración a largo plazo de los paisajes naturales.