Der irische Philosoph George Berkely, der vor allem für seine Theorie des Immaterialismus bekannt ist, sinnierte einmal: „Wenn ein Baum in einen Wald fällt und niemand in der Nähe ist, um ihn zu hören, macht er dann ein Geräusch?“
Was ist mit KI-generierten Bäumen? Sie würden wahrscheinlich keinen Ton von sich geben, aber für Anwendungen wie die Anpassung der städtischen Flora an den Klimawandel werden sie dennoch von entscheidender Bedeutung sein. Zu diesem Zweck ist der Roman „Baum-D-FusionDas von Forschern des MIT Laptop Science and Synthetic Intelligence Laboratory (CSAIL), von Google und der Purdue College entwickelte System führt KI- und Baumwachstumsmodelle mit den Auto Arborist-Daten von Google zusammen, um genaue 3D-Modelle vorhandener städtischer Bäume zu erstellen. Das Projekt hat die erste groß angelegte Datenbank mit 600.000 umweltbewussten, simulationsbereiten Baummodellen in ganz Nordamerika erstellt.
„Wir verbinden jahrzehntelange Forstwissenschaft mit modernen KI-Fähigkeiten“, sagt Sara Beery, Assistenzprofessorin für Elektrotechnik und Informatik (EECS) am MIT, Hauptforscherin am MIT CSAIL und Mitautorin eines neuen Buches Artikel über Tree-D Fusion. „Dadurch können wir nicht nur Bäume in Städten identifizieren, sondern auch vorhersagen, wie sie im Laufe der Zeit wachsen und sich auf ihre Umgebung auswirken werden. Wir ignorieren nicht die Arbeit der letzten 30 Jahre, um zu verstehen, wie diese synthetischen 3D-Modelle erstellt werden können. Stattdessen nutzen wir KI, um dieses vorhandene Wissen für eine breitere Gruppe einzelner Bäume in Städten in Nordamerika und schließlich auf der ganzen Welt nützlicher zu machen.“
Tree-D Fusion baut auf früheren Bemühungen zur Überwachung städtischer Wälder auf, bei denen Google Avenue View-Daten verwendet wurden, verzweigt diese jedoch weiter, indem aus einzelnen Bildern vollständige 3D-Modelle generiert werden. Während frühere Versuche zur Baummodellierung auf bestimmte Stadtteile beschränkt waren oder mit der Genauigkeit im Maßstab zu kämpfen hatten, kann Tree-D Fusion detaillierte Modelle erstellen, die normalerweise verborgene Merkmale enthalten, wie etwa die Rückseite von Bäumen, die auf Straßenfotos nicht sichtbar sind .
Die praktischen Anwendungen der Technologie gehen weit über die bloße Beobachtung hinaus. Stadtplaner könnten Tree-D Fusion eines Tages nutzen, um einen Blick in die Zukunft zu werfen und vorherzusagen, wo sich wachsende Äste mit Stromleitungen verheddern könnten, oder Viertel zu identifizieren, in denen eine strategische Baumplatzierung die Kühlwirkung und die Verbesserung der Luftqualität maximieren könnte. Diese Vorhersagefähigkeiten, so das Workforce, könnten die städtische Waldbewirtschaftung von einer reaktiven Wartung zu einer proaktiven Planung verändern.
Ein Baum wächst in Brooklyn (und vielen anderen Orten)
Die Forscher verfolgten bei ihrer Methode einen hybriden Ansatz, indem sie mithilfe von Deep Studying eine 3D-Hülle der Type jedes Baumes erstellten und dann traditionelle Verfahrensmodelle verwendeten, um realistische Ast- und Blattmuster basierend auf der Baumgattung zu simulieren. Mithilfe dieser Kombination konnte das Modell vorhersagen, wie Bäume unter unterschiedlichen Umweltbedingungen und Klimaszenarien wachsen würden, beispielsweise unterschiedlichen möglichen lokalen Temperaturen und unterschiedlichem Zugang zu Grundwasser.
Jetzt, wo Städte weltweit damit zu kämpfen haben steigende Temperaturenbietet diese Forschung ein neues Fenster in die Zukunft der Stadtwälder. In einer Zusammenarbeit mit Das Senseable Metropolis Lab des MITstarten das Workforce der Purdue College und Google eine globale Studie, die Bäume als lebende Klimaschutzschilde neu vorstellt. Ihr digitales Modellierungssystem erfasst den komplizierten Tanz der Schattenmuster im Laufe der Jahreszeiten und zeigt, wie strategische städtische Forstwirtschaft hoffentlich schwüle Stadtblöcke in natürlicher gekühlte Viertel verwandeln könnte.
„Jedes Mal, wenn ein Straßenkartierungsfahrzeug jetzt durch eine Stadt fährt, machen wir nicht nur Schnappschüsse – wir beobachten die Entwicklung dieser Stadtwälder in Echtzeit“, sagt Beery. „Diese kontinuierliche Überwachung schafft einen lebendigen digitalen Wald, der sein physisches Gegenstück widerspiegelt, und bietet Städten eine leistungsstarke Linse, um zu beobachten, wie Umweltbelastungen die Gesundheit und Wachstumsmuster der Bäume in ihrer Stadtlandschaft beeinflussen.“
Die KI-basierte Baummodellierung hat sich als Verbündeter im Streben nach Umweltgerechtigkeit herausgestellt: Durch die Kartierung städtischer Baumkronen in beispielloser Detailliertheit, einem Schwesterprojekt der Google AI for Nature-Workforce hat dazu beigetragen, Unterschiede beim Zugang zu Grünflächen in verschiedenen sozioökonomischen Bereichen aufzudecken. „Wir untersuchen nicht nur städtische Wälder – wir versuchen, mehr Gerechtigkeit zu schaffen“, sagt Beery. Das Workforce arbeitet nun eng mit Ökologen und Baumgesundheitsexperten zusammen, um diese Modelle zu verfeinern und sicherzustellen, dass die Vorteile für alle Einwohner gleichermaßen von der Ausweitung der grünen Baumkronen der Städte ausgehen.
Es ist ein Kinderspiel
Während die Tree-D-Fusion ein großes „Wachstum“ auf diesem Gebiet darstellt, können Bäume für Laptop-Imaginative and prescient-Systeme eine besondere Herausforderung darstellen. Im Gegensatz zu den starren Strukturen von Gebäuden oder Fahrzeugen, mit denen aktuelle 3D-Modellierungstechniken intestine zurechtkommen, sind Bäume Formwandler der Natur – sie wiegen sich im Wind, verflechten Äste mit Nachbarn und verändern während ihres Wachstums ständig ihre Type. Die Tree-D-Fusionsmodelle sind „simulationsbereit“, da sie die Type der Bäume in der Zukunft abhängig von den Umgebungsbedingungen abschätzen können.
„Das Spannende an dieser Arbeit ist, dass sie uns dazu drängt, grundlegende Annahmen im Bereich Laptop Imaginative and prescient zu überdenken“, sagt Beery. „Während 3D-Szenenerkennungstechniken wie Photogrammetrie oder NeRF (Neuronale Strahlungsfelder) sich bei der Erfassung statischer Objekte auszeichnen, erfordern Bäume neue Ansätze, die ihre dynamische Natur berücksichtigen können, bei der selbst eine sanfte Brise ihre Struktur von Second zu Second dramatisch verändern kann.“
Der Ansatz des Groups, grobe Strukturhüllen zu schaffen, die sich der Type jedes Baumes annähern, hat sich als bemerkenswert effektiv erwiesen, bestimmte Probleme bleiben jedoch ungelöst. Am ärgerlichsten ist vielleicht das „Downside der verwickelten Bäume“. Wenn benachbarte Bäume ineinander wachsen, ergeben ihre ineinander verschlungenen Äste ein Rätsel, das kein aktuelles KI-System vollständig lösen kann.
Die Wissenschaftler betrachten ihren Datensatz als Sprungbrett für zukünftige Innovationen im Bereich Laptop Imaginative and prescient und erforschen bereits Anwendungen, die über Avenue View-Bilder hinausgehen, und versuchen, ihren Ansatz auf Plattformen wie iNaturalist und Wildkamerafallen auszudehnen.
„Dies ist erst der Anfang für Tree-D Fusion“, sagt Jae Joong Lee, ein Doktorand der Purdue College, der den Tree-D-Fusion-Algorithmus entwickelt, implementiert und eingesetzt hat. „Gemeinsam mit meinen Mitarbeitern stelle ich mir vor, die Fähigkeiten der Plattform auf planetarische Ebene zu erweitern. Unser Ziel ist es, KI-gesteuerte Erkenntnisse im Dienste natürlicher Ökosysteme zu nutzen – zur Unterstützung der Artenvielfalt, zur Förderung der globalen Nachhaltigkeit und letztendlich zum Wohle der Gesundheit unseres gesamten Planeten.“
Die Co-Autoren von Beery und Lee sind Jonathan Huang, Leiter der KI-Abteilung bei Scaled Foundations (ehemals Google); und vier weitere von der Purdue College: die Doktoranden Jae Joong Lee und Bosheng Li, Professor und Dekan des Lehrstuhls für Fernerkundung Songlin Fei, Assistenzprofessor Raymond Yeh und Professor und stellvertretender Leiter der Informatik Bedrich Benes. Ihre Arbeit basiert auf Bemühungen, die vom Pure Assets Conservation Service des US-Landwirtschaftsministeriums (USDA) unterstützt werden, und wird direkt vom Nationwide Institute of Meals and Agriculture des USDA unterstützt. Die Forscher stellten ihre Ergebnisse diesen Monat auf der European Convention on Laptop Imaginative and prescient vor.