Mākslīgais intelekts jau maina mežsaimniecību - no datu vākšanas attālos reģionos līdz stratēģiskai plānošanai. Somijas Nacionālajās Meža dienās 2025 eksperti uzsvēra, ka digitālie risinājumi ir pavēruši pavisam jaunas iespējas mežu monitorēšanā, īpaši jaunattīstības valstīs, un radījuši pamatu plašai MI izmantošanai.
“Pirms nepilniem 15 gadiem daudzviet meža dati tika pierakstīti ar pildspalvu,” atceras FAO mežsaimniecības speciālists Andreass Folrats.
“Digitālie rīki, piemēram, Open Foris, ļāva valstīm pāriet uz elektronisku datu ievākšanu un attālās izpētes tehnoloģijām. Tas īsti atvēra durvis mākslīgā intelekta plašākai izmantošanai.”
23. oktobrī Helsinku Finlandia Hall notika paneļdiskusija “Shaping Forest Futures with AI”, kurā tika runāts par to, kā mākslīgais intelekts ietekmē meža nozari - sākot ar ikdienas datu apstrādi un beidzot ar lieliem, politiska līmeņa lēmumiem.
Eksperti norādīja, ka AI jau tiek izmantots meža inventarizācijās, emisiju uzskaitē un zemes izmantošanas monitoringā, un tā nozīme tikai pieaugs. Tomēr Folrats uzsvēra: mākslīgais intelekts nav atsevišķs fenomens, bet daļa no daudz plašākas digitalizācijas.
“FAO ar mašīnmācīšanos strādā jau sen, taču pēdējo gadu tehnoloģiskais lēciens ir mainījis to, kā mēs piekļūstam datiem un spējam tos ātri pārvērst informācijā,” viņš sacīja.
Šobrīd par daudzsološu virzienu tiek uzskatīti AI modeļi, kas ļauj milzīgus satelītattēlu apjomus pārveidot ērti meklējamos datos.
“Princips ir līdzīgs kā sociālo tīklu ieteikumu algoritmos - sistēma meklē līdzīgus paraugus. Ja atzīmē vienu izcirstu teritoriju, tā var acumirklī atrast līdzīgas vietas jebkur pasaulē,” skaidroja Folrats.
AI iespējas visā meža nozares vērtību ķēdē
Accenture Nordic mākslīgā intelekta un datu vadītāja Karolīna Hagmane paneļdiskusijā norādīja, ka meža nozare vēl tikai sāk apjaust MI potenciālu:
“Mākslīgais intelekts radīs pārmaiņas visās nozarēs, un mežsaimniecība nebūs izņēmums.”
Lai gan uzņēmumi AI jau izmanto iekšējos procesos - personāla vadībā, finansēs un iepirkumos -, Hagmane uzskata, ka patiesais ieguvums slēpjas visas vērtību ķēdes automatizēšanā:
- prognozējoša tehniskā apkope,
- pieprasījuma analīze,
- dinamiska cenu noteikšana,
- precīzāka ražošanas un loģistikas plānošana.
Šādi risinājumi veiksmīgi strādā rūpniecībā un loģistikā, tāpēc tiem ir dabiska vieta arī meža nozarē.
Zviedrijas priekšrocība - aktīva inovāciju vide
MW Group AB padomnieks Sixtens Sunabaka uzskata, ka Zviedrija pašlaik ir soli priekšā AI ieviešanā mežsaimniecībā.
“Somijai un Zviedrijai ir līdzīgas starta pozīcijas, bet Zviedriju uz priekšu velk ļoti aktīva jaunuzņēmumu vide,” viņš teica. Riska kapitāls MI projektiem tur ir pieejams plašāk, lai gan Somija sāk panākt.
Sunabaka uzsvēra, ka šodien meža nozare atrodas nākamā lielā lēciena priekšā.
Pēc viņa teiktā, nozarē jau ir piedzīvoti trīs attīstības “vilņi”:
- Mehānizācija 80. un 90. gados – harvesteri ar koksnes mērīšanu mainīja visu.
- Mobilās tehnoloģijas - Nokia ēra, mobilie tīkli un decentralizēta informācija.
- LiDAR attālā izpēte - precīzi, valsts mēroga skenējumi un datu kvalitātes lēciens.
“2020. gados nāca klāt droni un arvien labāka satelītu kvalitāte. Brīvi pieejamie satelītattēli ir kļuvuši tik precīzi, ka tos var izmantot pat meža bojājumu kartēšanai,” viņš skaidroja.
Tomēr Sunabaka brīdina: arī AI nevar brīnumus paveikt ar nekvalitatīviem datiem.
“Ja sistēmā iebaro nekvalitatīvu informāciju, rezultāts būs tikpat vājš - tikai skaistā noformējumā.”
Tāpēc liela nozīme ir blīvam LiDAR, dronu datiem un kļūdu brīviem ievades materiāliem.
Zviedrijā jau tiek testēti 1 500 lāzerpunktu skeneri uz kvadrātmetru. Somija valsts vajadzībām izvēlējusies 20 punktu risinājumu.
Sunabaka uzskata, ka drīz apvienosies:
- blīva skenēšana,
- droni,
- AI,
- un dažādi lauka dati,
- radot precīzu, nepārtraukti atjaunināmu “meža digitālo dvīni”.
Kāpēc AI nav universāla receptes tabletīte
Mākslīgā intelekta ieviešana mežsaimniecībā ir sarežģītāka, ja:
- meži ir sadrumstaloti,
- īpašnieku daudz,
- dati nevienmērīgi.
“Tas vienmēr sākas ar jautājumu - ar ko strādājam un kāpēc,” sacīja Folrats.
Viņš izcēla Open Foris platformas globālo nozīmi. Tā izmantota vairāk nekā 190 valstīs, pārsvarā jaunattīstības reģionos, un ir būtisks rīks REDD+ emisiju atskaitēs ANO Klimata konvencijama. Platforma padarījusi datu vākšanu pieejamu arī mazajiem meža īpašniekiem.
FAO izstrādā arī jaunus mobilos rīkus - Whisp un Ground, kas ļaus ātri ziņot par izcirtumiem un stādījumiem saskaņā ar ES prasībām.
“Strādāt ar lietotni ir nesalīdzināmi vieglāk nekā rakstīt ar roku,” piebilda Folrats.
Diskusijas laikā auditorija atgādināja patiesību, ko bieži aizmirst birojos: mežs nav tabula. Tas ir dzīvs, nevienmērīgs un sarežģīts.
Arī te LiDAR ieņem svarīgu vietu - tas ļauj uzticami fiksēt meža struktūru arī vietās, kur cilvēkam tas gandrīz nav iespējams.
“Ja metode ir zinātniski pārbaudīta un dati ir precīzi, lielākā daļa analīzes darāma birojā. Mežā jābrauc tikai tad, ja ir īpaši jautājumi,” Folrats rezumēja.
Kas sagaida līdz 2030. gadam?
Eksperti prognozē, ka turpmākajos 5–10 gados AI:
- paātrinās jaunu kokmateriālu un bioproduktu izstrādi,
- ieies klientu apkalpošanā - viedie asistenti, AI čatboti,
- padarīs ražošanu vēl precīzāku un stabilāku.
Rūpnīcās jau tagad AI palīdz samazināt dīkstāves, prognozēt kļūmes un uzturēt kvalitāti, kas stiprina nozares konkurētspēju.
Eksperti cer, ka nākamais solis būs MI spēja satelītdatus interpretēt labāk par cilvēku. Tas pavērtu ceļu globālai meža uzraudzībai un lēmumu pieņemšanai pavisam citā līmenī.
Nacionālās Meža dienas 2025, ko organizēja Somijas Meža asociācija, notika 22.–23. oktobrī Helsinkos, atzīmējot pasākuma 100. jubileju. Paneļdiskusiju “Shaping Forest Futures with AI” vadīja Forest Academy for Decision Makers, kas vieno sabiedrisko lēmumu pieņēmējus un mežsaimniecības ekspertus, lai veidotu dialogu par mežu nākotni. Diskusiju vadīja komunikācijas konsultants un izdevējs Jans Erola.
Forest Academy rīko pasākumus Somijā un ārpus tās, un Eiropas līmenī darbojas programmā Forest Academy for EU Decision Makers, kuru kopīgi koordinē Somija un Zviedrija.
Avots: forest.fi
