Ukrainske hackere bruker kunstig intelligens for å redde miljøet – og landets naturressurser

Kategorier: Journalistikk, Kunstig intelligens & Samfunn

Foto: Google Maps/Digital Globe. Illustrasjon: Henrik Lied/NRK

Et kollektiv av ukrainske hackere og journalister jobber med nyskapende teknologi for å sette fokus på ulovlig utvinning av naturressurser.

En av de første scenene i filmen Jurassic Park fra 1993 finner sted i en gruve i Den dominikanske republikk.

En gjeng arbeidere jobber på spreng for å utvinne rav; forsteinet harpiks som blir dannet i anaerobe omgivelser etter 30 til 50 millioner år.

I filmen er formålet med denne utvinningen å finne ravklumper som inneholder innkapslede insekter, med mål om å gjenopplive dinosaurene.

I den virkelige verden er ravindustrien noen hakk mindre fascinerende, og brukes stort sett til smykkeproduksjon.

Men det er fortsatt en verdifull naturressurs: En 100 grams ravklump kan koste opp mot 40 000 kroner, og nettopp derfor er markedet for ulovlig utvinning av rav relativt stort. Bare i Ukraina antar myndighetene at ulovlig utvinning bidrar til en svart økonomi på hundretalls millioner kroner.

Ukraina har i en årrekke forsøkt å slå ned på den ulovlige utvinningen, men det er vanskelig: Når en snittarbeider i grisgrendte strøk har en årsinntekt på rundt 35 000 kroner, er det enkelt å la seg forhekse av muligheten til å spe på inntekten.

Utover de store skatteinntektene som myndighetene går glipp av, fører ravutvinning til store miljøødeleggelser.

For å utvinne rav, pumper man store mengder vann ned i bakken. Grunnen til dette er ganske enkel: Siden rav har stort volum men liten masse, blir rav transportert til overflaten raskere enn f.eks. steiner og andre ting i jorda med større masse. Dermed blir det enkelt å finne ravklumpene.

Men resultatet blir betydelige sår i naturlandskapet, og områdene blir seende ut som store sumpområder.

De hvite områdene i bildet er steder som er ødelagt av utvinning av rav. Foto: Google Maps/Digital Globe.

Det finnes lite konkret informasjon om hvor store deler av naturlandskapet i Ukraina som er ødelagt av ravutvinning. En liten gruppe journalister og hackere bestemte seg for å kartlegge nettopp dét.

Avdekket områder ved hjelp av kunstig intelligens

Det ukrainske nyhetsnettstedet Texty benyttet nyskapende metoder og avansert teknologi for å kartlegge hvordan ravutvinning påvirket landskapet i Ukraina (saken er på ukrainsk).

For å komme til bunns i dette har gruppen trent en datamaskin til å gjenkjenne formasjoner i landskapet som korresponderer med ravutvinning. For å trene datamaskinen til å forstå hvordan disse områdene ser ut, har en rekke frivillige bistått med å klassifisere områder hvor man med høy sannsynlighet kan si at ravutvinning har funnet sted. Disse bildene fôres så inn i datamaskinen.

Datamaskinen kjører en rekke treningsrunder, hvor den etter hvert er i stand til å forstå hva som kjennetegner de aktuelle områdene. Ut av dette kommer det en modell som er spesialtrent på å gjenkjenne ravutvinning.

Denne modellen kan da fôres med satellittbilder av hele Ukraina, og komme med gode anslag på hvorvidt et område er ødelagt av ravutvinning eller ikke.

Etter at modellen hadde kvernet gjennom tusenvis av satellittbilder av Ukraina, satt journalistene igjen med en rekke posisjoner på steder som var omfattet av ravutvinningen.

Resten av arbeidet var mindre databasert: Etter å ha gått gjennom algoritmens utvalg, dro journalistene ut i felten for å inspisere og dokumentere områdene som var berørt av utvinningen.

Slik ser områdene ut fra bakken. Foto hentet med tillatelse fra Texty.

Journalistene tok også bilder av pumpeutstyr på et av stedene:

Foto med tillatelse fra Texty.

– Bare starten på denne typen teknologibruk

Vi har snakket med Anatoly Bondarenko, en av utviklerne som har jobbet med dette prosjektet. Bondarenko sier at han ikke er så opptatt av det økonomiske aspektet ved utvinningen, men synes det er synd at landmasser ødelegges i så stor skala:

– Personlig bryr jeg meg mest om at de ødelegger naturlandskapet, og lager store ørkenaktige områder i et ellers frodig landskap.

Han forteller videre at modellen de endte opp med å bruke har en nøyaktighet på 97%. Denne modellen ble trent på omtrent 1500 bilder.

Bondarenko sier at de så langt har kartlagt 70 prosent av den ukrainske landmassen, og regner med å finne flere områder når de resterende 30 prosentene er kjørt gjennom systemet.

Om bruk av maskinlæring og kunstig intelligens, har Bondarenko bare én spådom:

Jeg tror dette bare er starten. Vi kommer til å se mange flere prosjekter i journalistikken hvor maskinlæring og AI utgjør en stor rolle.

Anatoly Bondarenko

Har du noen tanker om hvilke andre ting man kan kartlegge fra lufta? Fortell det gjerne i kommentarfeltet!

3 kommentarer

  1. Men er de så hackere? Jeg ser ikke helt hvor hackingen finner sted, da dette egentlig bare er en fin form for dataanalyse av satelittbilder? Satelitbilder som for så vidt er ganske lett tilgjengelig fra blant annet ESA sine nettsider. Vinklingen virker litt sensasjonalistisk ift at det man egentlig har gjort her er å anvende GIS(geografiske informasjonssystemer), som finnes godt representert blant norske IT-bedrifter. Eller hva?

    Svar på denne kommentaren

Vil du kommentere? Svar på en quiz fra saken!

Vi er opptatt av kvaliteten på kommentarfeltet vårt. Derfor ønsker vi å sikre oss at alle som kommenterer, faktisk har lest saken. Svar på spørsmålene nedenfor for å låse opp kommentarfeltet.

Hva er det som utvinnes ulovlig i Ukraina

Hvor stor nøyaktighet har modellen til Bondarenko?

Hvorfor bruker de pumper?

Legg igjen en kommentar

Din e-postadresse vil ikke bli publisert. Obligatoriske felt er merket med *. Les vår personvernserklæring for informasjon om hvilke data vi lagrer om deg som kommenterer.