Piantumazione intelligente per catturare più CO2

Nel distretto di Nyc di Manhattan Ibm ha condotto un esperimento per rendere la piantumazione più intelligente e assorbire quantità maggiori di CO2. La sperimentazione, replicabile, ha puntato a ottimizzare la progettazione e fornire agli urbanisti e agli ambientalisti indicazioni più precise così da capire quali alberi sono necessari e dove.

Piantumazione intelligente con AI e machine learning

I ricercatori Ibm hanno progettato un processo per identificare, mappare e quantificare la quantità di CO2 assorbita dagli alberi in una determinata area. Il valore è determinato dalle dimensioni geometriche, da principi fisici di base, dal trasporto ottimale dell’acqua dalle radici alle foglie. Se ne deduce l’importanza della conoscenza della copertura degli alberi, delle dimensioni geometriche e delle caratteristiche delle specie.

Informazioni non sempre facilmente reperibili per la maggior parte delle località del pianeta, per le quali è utile sfruttare tecnologie innovative come il machine learning, l’analisi dei dati geospaziali, e la tecnica di telerilevamento LiDAR. Queste aiutano a riprodurre modelli molto accurati e ad alta risoluzione del terreno, dando una visione della capacità di stoccaggio del carbonio della vegetazione terrestre. Inoltre, favoriscono l’identificazione delle caratteristiche di alcune specie così da stabilire, in base alla morfologia della città, dove piantumare un maggior numero di un certo tipo di albero. Un dato disponibile sia per singola pianta sia in forma aggregata per la città. Seguendo questi principi, il team ha misurato nel distretto di Manhattan l’assorbimento di 52mila tonnellate di CO2.