DREVO KI-Architektur – Ein intelligentes System für Ökosystemanalyse und Entscheidungsfindung

DREVO KI-Architektur – Ein intelligentes System für Ökosystemanalyse und Entscheidungsfindung

Künstliche Intelligenz der nächsten Generation für das Management lebender Ökosysteme

WOOD AI— ist ein intelligentes Entscheidungsunterstützungssystem, das Ökologie, Agronomie, Hydrologie, Forstwirtschaft, Klimatologie, Robotik und moderne Datenanalysemethoden kombiniert.

Seine Aufgabe ist es nicht, einen Spezialisten zu ersetzen, sondern eine riesige Menge an Informationen zu kombinieren, die ein Mensch nicht gleichzeitig verarbeiten kann.

Das Hauptprinzip von DREVO:

Künstliche Intelligenz trifft keine Entscheidungen für den Menschen. Sie hilft uns, Zusammenhänge zu erkennen, Folgen vorherzusagen und die nachhaltigsten Wege für die Entwicklung von Ökosystemen zu wählen.

1. Allgemeine Architektur

DREVO AI besteht aus mehreren miteinander verbundenen Ebenen.

Datenquellen → Verarbeitung → Analytische Modelle → Prognosen → Empfehlungen → Management → Feedback → Selbstlernen.

Jede Ebene kann sich unabhängig entwickeln und im Zuge des Projektwachstums miteinander verbunden werden.

2. Datenquellen

Das System kombiniert Informationen aus mehreren Quellen:

Feldbeobachtungen

Facharztuntersuchungen;

mobile Anwendung;

Fotografien;

Messungen.

IoT-Sensoren

Bodenfeuchtigkeit;

Temperatur;

pH-Wert;

elektrische Leitfähigkeit;

Wasserstand;

Wind;

Sonnenstrahlung.

TREE AeroSense

Multispektrale Bildgebung;

Wärmebildkarten;

Lidar;

elektromagnetische Messungen;

Aerosolanalyse;

Akustische Analyse der Umgebung.

DREVO Roboterplattformen

Geländeinspektionen;

Bodenanalyse;

automatische Probenahme;

Landesteuerung.

Satellitendaten

Zustand der Vegetation;

Oberflächentemperatur;

Fällung;

Trübung;

langfristige Klimatrends.

Labordaten

Boden;

Wasser;

Blätter;

Samen;

Mikrobiologie;

chemische Zusammensetzung.

3. Einheitlicher Informationsraum

Alle Daten werden in einem einzigen digitalen Repository gesammelt.

Jedem Objekt ist Folgendes zugeordnet:

Koordinaten;

Zeit;

Quelle;

Zuverlässigkeitsgrad;

digitaler Pflanzenpass;

Handlung;

Gilde;

Pflanzengemeinschaft.

Dies erlaubt es uns, Ereignisse nicht isoliert, sondern als Elemente eines einzigen Systems zu analysieren.

4. DREVO Wissensgraph

Das Herzstück der künstlichen Intelligenz ist der Wissensgraph.

Es verbindet sich miteinander:

Pflanzen;

Tiere;

Mikroorganismen;

Böden;

Klima;

Wasser;

Krankheiten;

Technologien;

Ausrüstung;

Menschen;

Projekte.

Zum Beispiel:

Baum → Gilde → Boden → Feuchtigkeit → Mykorrhiza → Nutzpflanze → Insekten → Vögel → Biodiversität.

Dieser Ansatz erlaubt es uns, nach verborgenen Zusammenhängen zwischen Prozessen zu suchen.

5. Analytischer Kern

Der DREVO KI-Kern besteht aus spezialisierten intelligenten Modulen.

Öko-KI

Bewertet:

Nachhaltigkeit des Ökosystems;

Biodiversität;

Folge;

Umweltrisiken.

Pflanzen-KI

Analysiert:

Pflanzengesundheit;

Höhe;

Produktivität;

Nährstoffmangel;

Stress;

Artenverträglichkeit.

Wasser-KI

Funktioniert mit:

Wasserhaushalt;

Luftfeuchtigkeit;

Bewässerung;

Wasseransammlung;

Verdunstung;

Prognose von Wasserknappheit.

Boden-KI

Analysiert:

Bodenstruktur;

organische Substanz;

Verdichtung;

mikrobiologische Aktivität;

Erosion;

Abbau.

Klima-KI

Bewertet:

lokales Klima;

Extremereignisse;

langfristige Veränderungen;

Auswirkungen des Klimawandels auf ein Projekt.

Biodiversität KI

Monitore:

Vögel;

Insekten;

Pilze;

Wildtiere;

natürliche Verbindungen.

Agro AI

Verwendungszweck:

Produktivität;

Verarbeitung;

Wirtschaftlichkeit;

Saisonale Planung.

Restaurierungs-KI

Spezialisiert auf die Wiederherstellung degradierter Gebiete.

6. Räumliches Vorstellungsvermögen

DREVO AI arbeitet mit Geodaten.

Das System versteht:

Entfernungen;

Hänge;

Wassereinzugsgebiete;

Windrichtung;

Bewegung des Sonnenlichts;

Pflanzenverbreitung;

Ausbreitung von Krankheiten.

Dies erlaubt es uns, nicht nur einzelne Punkte, sondern das gesamte Gebiet zu analysieren.

7. Zeitliche Intelligenz

Jedem Ereignis ist ein Zeitbezug gegeben.

KI analysiert:

Jahreszeitliche Zyklen;

langfristige Veränderungen;

Extremjahre;

Erholungsgeschwindigkeit;

Wachstumsrate;

Klimawandel.

Die Geschichte des Projekts wird zu einer der wichtigsten Wissensquellen.

8. Zuverlässigkeitsbewertungssystem

Jedem Eintrag wird eine Vertrauensstufe zugewiesen.

Zum Beispiel:

Sehr groß— Laborbestätigt.

Hoch— von mehreren unabhängigen Quellen bestätigt.

Durchschnitt- Beobachtung durch einen Spezialisten.

Kurz- automatische KI-Errate.

Unbekannt- Nicht genügend Daten.

Dies hilft, bewiesene Fakten von Hypothesen zu unterscheiden.

9. Digitaler Zwilling des Ökosystems

KI erstellt ein digitales Modell des Gebiets.

Es beinhaltet:

Erleichterung;

Wasser;

Böden;

Pflanzen;

Tiere;

Klima;

Infrastruktur.

Dieses Modell kann genutzt werden, um verschiedene Szenarien zu testen, ohne in die reale Natur einzugreifen.

10. Prognosen

Das System ist in der Lage, Folgendes zu simulieren:

Baumwachstum;

Kronenwechsel;

Entwicklung von Gilden;

Ansammlung organischer Substanz;

Veränderung des Wasserhaushalts;

Produktivität;

Ausbreitung von Krankheiten;

Folgen von Dürren;

Bodensanierung.

Alle Prognosen enthalten einen Hinweis auf den Grad der Unsicherheit.

11. Szenariomodellierung

Der Nutzer könnte folgende Frage stellen:

„Was passiert, wenn man die Pflanzdichte erhöht?“

oder

„Wie wird sich das Projekt verändern, wenn die Wassermenge um 20 % reduziert wird?“

DREVO AI erstellt mehrere Szenarien:

optimistisch;

Base;

konservativ;

stressig.

Dies hilft dabei, die möglichen Folgen verschiedener Entscheidungen zu vergleichen.

12. Empfehlungssystem

Basierend auf der Analyse kann die KI Folgendes empfehlen:

Bewässerung;

Mulchen;

Anpflanzung;

Verdünnung;

Gildenwechsel;

Windschutz;

Anpassung des Wasserhaushalts;

weitere Recherchen.

Jeder Empfehlung liegt eine Begründung bei.

13. Erklärbare künstliche Intelligenz

Jede Entscheidung muss folgende Fragen beantworten:

Warum kam das System zu diesem Ergebnis?

Welche Daten wurden verwendet?

Welche Faktoren waren die wichtigsten?

Wie hoch ist das Vertrauen?

Dies ermöglicht es dem Spezialisten, die Ergebnisse zu überprüfen.

14. Selbststudium

Nach jeder Saison vergleicht das System:

Vorhersage;

tatsächliches Ergebnis.

Falls sich die Prognose als ungenau erweist, wird das Modell angepasst.

Auf diese Weise wird das Wissen schrittweise an die Besonderheiten einer bestimmten Region angepasst.

15. Integration mit DREVO AeroSense

KI analysiert Drohnendaten automatisch:

Spektralkarten;

Wärmekarten;

Lidar;

Zustand der Krone;

Pflanzenstress;

Luftfeuchtigkeit.

Verdächtige Bereiche werden automatisch auf der Karte hervorgehoben.

16. Integration mit DREVO-Robotern

Bodenroboter können Aufgaben empfangen:

Luftfeuchtigkeit messen;

Nehmen Sie eine Bodenprobe;

Mach ein Foto von einem Baum;

Überprüfen Sie den Zustand der Landungen;

punktuelle Bewässerung durchführen;

Unkraut entfernen.

Die KI verteilt Aufgaben nach Prioritäten.

17. Risikomanagement

Das System wertet die Wahrscheinlichkeit aus:

Dürren;

Feuer;

Krankheiten;

Schädlingsbefall;

Unerwartete Gewinne;

Erosion;

Überschwemmung.

Jedem Risiko sind Empfehlungen zur Minderung seiner Folgen beigefügt.

18. Kollektive Intelligenz

Wissen entsteht nicht allein durch Algorithmen.

Folgende Informationen können in das System eingegeben werden:

Landwirte;

Förster;

Wissenschaftler;

Freiwillige;

Anwohner.

Nach der Überprüfung werden diese Daten Teil der allgemeinen Wissensdatenbank.

19. Internationales Wissensnetzwerk

Anonymisierte Projektdaten können zum Vergleich herangezogen werden:

Klimazonen;

Sorten;

Rückgewinnungsmethoden;

Wassertechnologien;

Methoden zur Anlage von Waldgärten.

Dies ermöglicht es uns, die Entwicklung von Umweltprojekten weltweit zu beschleunigen.

20. Entscheidungsarchitektur

Jede Entscheidung durchläuft mehrere Phasen:

Datenerfassung.

Qualitätskontrolle.

Analyse von Beziehungen.

Szenarien erstellen.

Risikobewertung.

Erarbeitung von Empfehlungen.

Expertenentscheidung.

Ausführung.

Das Ergebnis wird überwacht.

Systemschulung.

Dieser Zyklus gewährleistet eine kontinuierliche Verbesserung der Modelle.

21. Ethische Grundsätze von DREVO AI

Das System basiert auf folgenden Prinzipien:

Priorität des Naturschutzes;

Transparenz der Algorithmen;

Überprüfbarkeit der Empfehlungen;

Respekt vor lokalem Wissen;

Schutz personenbezogener Daten;

Erhaltung der biologischen Vielfalt;

Unterstützung für eine Person, nicht für ihren Ersatz.

22. Architektur der Zukunft

Langfristig wird DREVO AI in der Lage sein, Folgendes zu kombinieren:

Millionen von Pflanzen;

Tausende von Projekten;

Dutzende von Ländern;

Satellitendaten;

Drohnen;

Roboterplattformen;

Klimamodelle;

wissenschaftliche Forschung;

traditionelles Wissen lokaler Gemeinschaften.

Dies wird es ermöglichen, ein globales Netzwerk zur Überwachung der Wiederherstellung natürlicher Ökosysteme zu schaffen.

Das finale DREVO AI-Modell

Datenquellen → DREVO AI Cloud → Wissensgraph → Analytische Module (Öko-KI, Pflanzen-KI, Boden-KI, Wasser-KI, Klima-KI, Biodiversitäts-KI, Agrar-KI, Wiederherstellungs-KI) → Digitaler Zwilling des Ökosystems → Prognose- und Szenariomodellierung → Empfehlungen für einen Spezialisten → Roboter, Drohnen und Steuerungssysteme → Überwachungsergebnisse → Selbstlernsystem.

Das letzte Prinzip

DREVO AI betrachtet das Ökosystem als einen einzigen lebenden Organismus. Ziel ist nicht die Maximierung des Ertrags um jeden Preis, sondern die langfristige Erhaltung eines Gleichgewichts zwischen Wasser, Boden, Pflanzen, Tieren und Menschen. Nur ein solches System kann die nachhaltige Wiederherstellung der Natur, die Ernährungssicherheit und den Erhalt unseres Naturerbes für zukünftige Generationen gewährleisten.