Palmöl ist in praktisch jedem Produkt zu finden, darunter Eiscreme, Pizzateig, Fertignudeln, Kosmetika, Seifen und Zahnpasta.Die Ölpalme liefert einen hohen Ernteertrag bei niedrigen Kosten und ihr Öl ist deswegen als Rohstoff besonders gefragt. Doch in Malaysia und Indonesien, wo 85 % des weltweiten Palmöls angebaut werden, zerstören multinationale Unternehmen kontinuierlich unersetzliche Regenwälder und kohlenstoffreiche Torfgebiete für die Palmölproduktion.
Hierbei handelt es sich nur um ein Beispiel für die zerstörerische Beanspruchung der Wälder weltweit. Die Abholzung verringert die Artenvielfalt, setzt Treibhausgasemissionen frei, vernichtet Arbeitsplätze und Gemeinden, trägt zu Waldbränden bei und stört den Wasserkreislauf. Nichtregierungsorganisationen (NGOs) und andere Stellen, die die Abholzung von Wäldern überwachen und verhindern wollen, sehen sich jedoch mit riesigen und wachsenden Mengen unstrukturierter Daten konfrontiert, die sie in der Praxis nicht verwalten können.
Kiti Mignotte, CEO und Gründerin der MANA Community, wollte die Erkenntnisse erfassen und organisieren, die nötig sind, um dieser Art von zügelloser Umweltzerstörung Einhalt zu gebieten. Sie gründete MANA, eine Nichtregierungsorganisation mit Sitz im französischen Paris, um MANA-Vox zu entwickeln. Bei dieser Lösung handelt es sich um eine KI-gestützte Plattform, die die Beteiligung einzelner Unternehmen an lokalen ökologischen Kontroversen auf der Grundlage von Echtzeitinformationen aus sozialen Medien überwachen kann.
Durch die Veröffentlichung dieser Informationen können Verbraucher, Nichtregierungsorganisationen, Naturschutzbehörden, Finanzinstitute und die Unternehmen selbst auf diese Erkenntnisse reagieren, bevor weiterer Schaden angerichtet wird.
„Wir befinden uns an einem Punkt in der Geschichte der Menschheit, an dem wir statistische Informationen benötigen, um vernünftige Entscheidungen darüber zu treffen, welche Arten von Aktivitäten wir gerne fördern möchten und welche nicht“, erklärt Mignotte. „Unsere kapitalorientierten Unternehmen sind darauf ausgerichtet, mehr Profite zu machen. Es sollte jedoch nicht darum gehen, mehr Profite zu machen, sondern darum, unserem natürlichen Kapital einen höheren Wert zu verleihen.“
Umfassende Reichweite
Die MANA-Vox-Plattform kann 740 glaubwürdige Quellen in den sozialen Medien für 450 Unternehmen verfolgen
Analytik mit KI
Die Plattform analysiert täglich Tausende von Tweets und verlinkten Inhalten und nutzt KI, um etwa 98 % als nicht relevant zu kennzeichnen
Um die Vision der Organisation zu verwirklichen, benötigte MANA ein System, das in der Lage ist, riesige Datenmengen schnell zu verarbeiten, da das gesammelte Wissen über die Abholzung der Wälder immer weiter zunimmt. Außerdem brauchte man eine Plattform, die sich schnell an die Nachfrage für diese Art von Informationen anpassen lässt.
Das IBM® Garage-Team in Frankreich war gerne bereit, das Projekt zu unterstützen. Das Team erkannte, dass KI-Services auf einer Cloud-Plattform genau das bereitstellen können, was MANA brauchte.
Nicolas Comete, IT Architect und IBM Garage Engineer, und Quentin Siraut, IBM Garage Software Developer, arbeiteten bei diesem Projekt eng mit dem MANA-Team zusammen. Als begeisterte Wanderer und Camper sahen sie darin eine Gelegenheit, ihr Fachwissen zum Nutzen der Umwelt einzusetzen.
Bild oben: Ein indigener Junge im Amazonasgebiet, September 2020 (Bildnachweis: Thomas Pizer/aquaverde.org)
„Es ist nicht immer so, dass sich Entwickler für etwas engagieren können, das mit ihren persönlichen Werten übereinstimmt“, sagt Comete. „Meiner Meinung nach sind viele der Probleme, mit denen wir heute konfrontiert sind, auf die Art und Weise zurückzuführen, wie wir mit der Natur umgehen, unter anderem mit Wäldern und Tieren. Das Projekt mit MANA war eine Möglichkeit, wie ich dazu beitragen konnte, unseren Planeten ein wenig besser zu machen.“
Comete und Siraut unterstützten nicht nur das Engagement von MANA, sondern verfügten auch über die für das Projekt erforderliche KI- und Cloud-Expertise. Als Teenager versuchte sich Comete erstmals an der Softwareentwicklung. „Schon als Kind habe ich gerne Videospiele gespielt. Als ich 15 Jahre alt wurde, begann ich, Videospiele zu entwickeln und Algorithmen zu schreiben“, sagt er.
Siraut wiederum wollte immer innovativ sein, weshalb er sich für Softwareentwicklung interessierte. Heute ist er nach eigener Aussage ein Enthusiast für KI, maschinelles Lernen und Deep Learning und hat Spaß daran, die Fähigkeiten von IBM® Watson auf neuartige Weise anzuwenden.
„KI schafft immer mehr Innovationen in verschiedene Branchen. Ich freue mich, dass wir MANA dabei helfen können, die KI von Watson für einen guten Zweck einzusetzen“, sagt er.
Die Ursachen für die weltweite Abholzung sind je nach Region unterschiedlich, lassen sich aber größtenteils auf menschliche Aktivitäten zurückführen, darunter kommerzielle und kleinbetriebliche Landwirtschaft, Holzwirtschaft, Viehzucht und Bergbau. Global Canopy berichtet jedoch (Link befindet sich außerhalb von ibm.com), dass von 500 Unternehmen und Finanzinstituten, deren Lieferketten die Wälder gefährden, 43 % keine Richtlinien zur Reduzierung der Abholzung haben.
Vor der Zusammenarbeit mit IBM Garage – einem Framework zur Transformation, das Menschen, Prozesse und Technologie zusammenbringt – hatte MANA Tausende von vertrauenswürdigen Quellen von internationalen NGOs zusammengetragen. Diese Kontakte, zu denen Umweltaktivisten vor Ort und Bewohner indigener und anderer ländlicher, oft abgelegener Gemeinden gehörten, wussten aus erster Hand über die aktuellen Probleme in Abholzungsgebieten Bescheid. „Diese Menschen wissen wirklich, was Unternehmen nicht tun sollten und wie sich ihre Aktivitäten auf die jeweilige Region auswirken“, sagt Mignotte.
Diese Quellen stützen sich in der Regel auf die sozialen Medien und andere digitale Kanäle, um Naturschutz- und andere Organisationen auf drohende Umweltzerstörungen aufmerksam zu machen. Doch angesichts der konkurrierenden, manchmal widersprüchlichen Nachrichten und Botschaften in den sozialen Medien können sie ihre Zielgruppen oft nicht erreichen.
Die MANA-Vox-Plattform hört ihnen mithilfe von KI in der Cloud aktiv zu. Der Prozess umfasst das Scannen kollektiver Mitteilungen – einschließlich Links zu Artikeln und Websites – nach relevanten Beiträgen. Die Quellen werden geprüft, die Informationen miteinander verglichen und die daraus resultierenden Erkenntnisse werden zur Erstellung von Unternehmensrankings verwendet. Je mehr Menschen auf Portalen wie Twitter über das Unternehmen sprechen, desto höher wird es eingestuft.
Als das IBM Garage-Team das Projekt in Angriff nahm, hatten MANA und seine Freiwilligen bereits die ersten MANA-Vox-Algorithmen entwickelt. Das IBM Team in Frankreich hatte ebenfalls dazu beigetragen, das grundlegende Anwendungsdesign und die Entwicklung voranzutreiben, einschließlich der Bereitstellung einiger IBM Watson-Services. Der nächste Schritt bestand darin, unter Verwendung von Best Practices ein stabiles, einsatzbereites Minimum Viable Product (MVP) zu entwickeln.
„MANA hat viele leidenschaftliche, intelligente Freiwillige, die an verschiedenen Teilen des Tools mitgearbeitet haben. Aber da es nicht von einer Person oder einem Team erstellt wurde, fehlte es an einem einheitlichen Konzept. Wir haben uns an das IBM Garage-Team gewandt, um das Projekt voranzubringen und ein einzigartiges Tool an einem zentralen Ort zu entwickeln. Außerdem sollte das Tool einfach zu bedienen sein“, sagt Zoe Berenger, Technology Consultant und Product Manager bei MANA Community.
Das Garage-Team passte die agile IBM Garage Methodik an die Bedürfnisse des MANA-Teams an und begann damit, die spezifischen Ziele von MANA für das MVP zu ermitteln. „Zunächst sollten wir sicherstellen, dass die bestehende Anwendungsfunktionalität vollständig genutzt wird, um alle Geschäftsanforderungen zu erfüllen“, sagt Siraut. „Außerdem sollten die Ressourcen so optimiert werden, dass die Anwendung Tag und Nacht Informationen verarbeiten und danach heruntergefahren werden kann. Zusätzlich sollte die Anwendung bei Bedarf kosteneffizient skaliert werden können.“
Als Nächstes führte das Team eine Architekturprüfung durch. „Wir haben uns die bestehende Lösung, die wir als Ist-Zustand bezeichnen, genau angesehen und eine Bestandsaufnahme gemacht“, erklärt Comete. „Wir haben die Schwachstellen identifiziert und uns überlegt, was wir verwenden können und was aktualisiert und modernisiert werden muss. Wir haben auch skizziert, wie wir die Lösungsprozesse optimieren können.“
In einem phasenweisen Ansatz hat das IBM Garage-Team gemeinsam mit MANA eine KI-gesteuerte Plattform entwickelt, die aus zwei cloudbasierten Modulen besteht. Das erste entwickelte Modul verwendet Abfrageservices und benutzerdefinierten Code, um Social-Media-Feeds von vertrauenswürdigen NGOs und andere Informationsquellen zu überwachen, einschließlich verlinkter Informationen in RSS-Webfeeds und referenzierten Webseiten. Das Modul speichert die Informationen in einer Datenbank und analysiert sie, um weitere Quellen zu finden, denen MANA folgen kann, um zuverlässige Erkenntnisse zu gewinnen.
Anschließend entwickelten sie das zweite Modul, das die validierten Inhalte mithilfe von IBM Watson-Services in der IBM® Cloud analysiert, um zu ermitteln, ob sie für die Ziele von MANA relevant sind. Der Prozess stützt sich auf die IBM Watson Language Translator-Lösung, um alle Inhalte ins Englische zu übersetzen. Außerdem kommt die IBM Watson Natural Language Understanding-Lösung zum Einsatz, um Schlüsselwörter für die weitere Analyse zu identifizieren. Als Nächstes klassifiziert die IBM watsonx Assistant-Lösung Inhalte, die sich speziell auf Unternehmen beziehen, die mit Ereignissen der Umweltzerstörung in Verbindung gebracht wurden.
Um eine kosteneffiziente Datenverarbeitung zu gewährleisten, empfahl das Garage-Team eine serverlose Architektur mit IBM Cloud Functions-Services, die auf der Grundlage ereignisgesteuerter Workflows ausgeführt werden. So skaliert die Anwendung beispielsweise auf Null, wenn sie keine Daten aus vertrauenswürdigen Quellen verarbeitet. „Nichtregierungsorganisationen wie MANA können mit Cloud-Services klein anfangen, die sich bei Bedarf leicht skalieren lassen. Dabei zahlen sie nur für das, was sie verbrauchen“, erklärt Comete.
Nachdem das IBM Garage-Team MANA dabei geholfen hat, die vorhandenen Algorithmen zu synthetisieren und zu vereinheitlichen, fuhr das Start-up mit der Skalierung und dem Testen der Anwendung fort. Berenger und das Garage-Team planen, Techniken wie Pair Programming und Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD) zu nutzen, um den Code stetig zu verbessern.
Während des gesamten Projekts setzten sich die Garage-Entwickler dafür ein, MANA bei der Verwirklichung seiner Ziele zu unterstützen. Manchmal passten sie ihre Zeitpläne an, um abends zusammenzuarbeiten. „Das MANA-Team ist klein. Wir konnten daher flexibel arbeiten und gute persönliche Beziehungen aufbauen“, betont Siraut. „Bei diesem Projekt haben wir alle unsere Stärken gebündelt.“
Auch Mignotte und Berenger haben gerne mit Comete und Siraut an einem Projekt gearbeitet, das ihnen allen am Herzen liegt.
„Was ich an IBM Garage beeindruckend fand, war die Fähigkeit, sich an uns und unsere Arbeitsweise anzupassen. Wir waren auf einer Wellenlänge, d. h. es ging nicht darum, Geld zu verdienen. Es ging darum, etwas Sinnvolles zu tun“, erklärt Mignotte. „Außerdem haben sie zugehört und uns verstanden. Wie Goldschmiede, die filigrane Werkzeuge verwenden, um Edelsteine einzupassen, sind die Entwickler Handwerker. Sie haben immer das richtige Tool gefunden, um unsere spezifischen Bedürfnisse zu erfüllen und auch die kleinsten Merkmale zu integrieren.“
Nach der gemeinsamen Entwicklung des MVP verknüpfte das IBM Garage-Team es über einen API-Server mit Twitter, um Tests durchzuführen. Sie beschlossen, die Tests auf Informationsquellen zu beschränken, die auf Twitter zu finden waren, wodurch sie einen umfangreichen, aber relativ überschaubaren Datensatz mit einer abwechslungsreichen Umgangssprache erhielten.
„Ein einziger Tweet kann auf einen Artikel oder eine Website mit mehreren Absätzen und Hunderten von Textzeilen verweisen, die analysiert werden müssen“, erklärt Siraut.
Derzeit analysiert die MANA-Vox-Lösung täglich Tausende von Tweets und verlinkten Inhalten. Das Team fügt außerdem jeden Tag weitere Informationsquellen hinzu. Von den analysierten Inhalten stuft die Lösung etwa 98 % als nicht relevant ein. Mitarbeiter und Freiwillige von MANA überprüfen dann manuell die 2 % der relevanten Inhalte, um sicherzustellen, dass es sich um die Art von Informationen handelt, die MANA benötigt. Die Algorithmen können anschließend auf der Grundlage der Ergebnisse angepasst werden.
„Durch die schnelle Verarbeitung von Twitter-Feeds und das Finden relevanter Inhalte erspart sich MANA mithilfe der KI der Anwendung unzählige Stunden an manueller Arbeit. Die Mitarbeiter können sich so auf die Auswertung einer begrenzten Anzahl an relevanten Informationen konzentrieren, anstatt ihre Zeit mit einer großen Menge an Daten zu verschwenden“, erklärt Siraut.
In den nächsten Phasen des Projekts wird MANA ein Dashboard für die Öffentlichkeit erstellen und ein Back-Office-System entwickeln, das die Verwaltung der Lösung erleichtert. MANA plant, die MANA-Vox-Plattform Anfang 2022 in Betrieb zu nehmen. Darüber hinaus hat MANA vor Kurzem eine Vereinbarung mit einer großen NGO getroffen, um die Erkenntnisse von MANA-Vox auf seiner Website zu veröffentlichen. Die Organisation führt derzeit weitere ähnliche Gespräche mit anderen NGOs.
Sobald die Lösung in Betrieb ist, wird MANA die MANA-Vox-Plattform schrittweise skalieren, um Informationen aus mehreren digitalen Kanälen und Tausenden von glaubwürdigen Quellen zu erfassen. Derzeit verfolgt die Lösung 740 glaubwürdige Quellen, um Erkenntnisse zu 450 Unternehmen zu erhalten.
Mit der Plattform kann MANA dazu beitragen, eine neue Ära der Rechenschaftspflicht von Unternehmen einzuleiten. Die meisten Informationen über die Umweltauswirkungen von Unternehmen stammen traditionell aus deren Jahresberichten, denen es oft an Aktualität, Transparenz und Rückverfolgbarkeit mangelt. MANA kann so Naturschützern, NGOs und anderen Organisationen nahezu in Echtzeit eine Liste der Unternehmen zur Verfügung stellen, die der Umwelt am meisten schaden, und ihnen damit die Möglichkeit geben, sich effektiver für Umweltschutz einzusetzen.
Sie können zum Beispiel direkte rechtliche Schritte einleiten, um die Abholzung zu stoppen, oder Verbraucherkampagnen starten, um Unternehmen zu umweltfreundlichen Produktions- und Beschaffungspraktiken für Palmöl und andere Rohstoffe zu bewegen. Finanzberater können die Rankings auch nutzen, um in Unternehmen zu investieren, die Richtlinien zur Vermeidung von Abholzungen implementiert haben.
„MANA fördert einen demokratischen Ansatz, bei dem sich Menschen aus verschiedenen Bereichen zusammenschließen und auf ein gemeinsames Ziel hinarbeiten können“, sagt sie.
Laut Mignotte freuen sich Finanzunternehmen besonders auf die Erkenntnisse von MANA-Vox, die sich von denen anderer Organisationen unterscheiden. Da die MANA-Vox-Plattform Daten aus der Bevölkerung und von Menschen vor Ort analysiert, die die Abholzung persönlich miterleben, kann sie einen tieferen Einblick in die Distributoren – und nicht nur in die Lieferanten – geben, die von Rohstoffen profitieren, die durch Umweltzerstörung produziert werden.
Während MANA die MANA-Vox Plattform weiterentwickelt, steht das IBM Garage-Team bereit, um die kleine Organisation bei Bedarf zu unterstützen. „Es ist wirklich schön, wenn wir bei der Entwicklung von Lösungen für NGOs wie MANA helfen können“, sagt Comete. „Wir lernen dadurch Menschen kennen, die eine Bereicherung für unseren Tag sind und mit denen die Zusammenarbeit Spaß macht.“
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MANA ist eine neu gegründete Nichtregierungsorganisation mit Sitz in Paris, Frankreich, die sich für den Schutz der globalen Wälder und Ökosysteme einsetzt. Die MANA-Vox-Plattform kann NGOs und anderen Organisationen helfen, fundiertere Entscheidungen zu treffen, indem sie nahezu in Echtzeit eine Rangliste der Umweltauswirkungen von Unternehmen erstellt. Das Kernteam von MANA wurde 2015 gegründet und wird von einem großen Netzwerk von Freiwilligen unterstützt.
Fußnoten
© Copyright IBM Corporation 2022. IBM Corporation, IBM Garage, New Orchard Road, Armonk, NY 10504
Hergestellt in den Vereinigten Staaten von Amerika, März 2022.
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