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L'olio di palma è contenuto in moltissimi prodotti, tra cui gelato, pasta per pizza, noodle istantanei, cosmetici, saponi e dentifricio. La palma da olio offre una resa elevata a basso costo, alimentando la popolarità dell'olio come materia prima. Eppure in Malesia e Indonesia, dove si coltiva l'85% dell'olio di palma utilizzato in tutto il mondo, le multinazionali continuano a distruggere foreste pluviali e torbiere ricche di carbonio per consentirne la produzione.
Questo è solo un esempio delle pressioni distruttive esercitate sulle foreste in tutto il mondo. La deforestazione riduce la biodiversità, rilascia emissioni di gas serra, distrugge posti di lavoro e comunità, contribuisce agli incendi boschivi e altera i cicli dell'acqua. Eppure, le organizzazioni non governative (ONG) e altre entità che cercano di monitorare e prevenire la deforestazione si trovano di fronte a grandi e crescenti quantità di dati non strutturati che sono praticamente impossibili da gestire.
Kiti Mignotte, CEO e fondatore di MANA Community, ha cercato di raccogliere e organizzare gli insight necessari per contribuire a porre fine a questa forma di distruzione ambientale dilagante. Ha fondato MANA, una ONG con sede a Parigi, in Francia, per creare la soluzione MANA-Vox, una piattaforma potenziata dall'intelligenza artificiale in grado di monitorare il coinvolgimento delle singole aziende nelle controversie ecologiche locali sulla base di informazioni in tempo reale raccolte dai social media.
Pubblicando queste informazioni, i consumatori, le ONG, le agenzie per la conservazione, gli istituti finanziari e le stesse società possono agire sulla base di questi insight prima che si verifichino ulteriori danni.
«Siamo a un punto della storia umana in cui abbiamo bisogno di informazioni statistiche per prendere decisioni sagge su quali tipi di attività vorremmo vedere prosperare e quali no», spiega Mignotte. «Le nostre imprese capitalistiche mirano a incrementare i profitti. Non si tratta però di guadagnare di più, ma di dare più valore al nostro capitale naturale».
Ampia copertura
La piattaforma MANA-Vox è in grado di seguire 740 fonti credibili sui social media per 450 aziende
Analitica tramite l'intelligenza artificiale
La piattaforma analizza quotidianamente migliaia di tweet e contenuti collegati, utilizzando l'intelligenza artificiale per etichettare circa il 98% di essi come non pertinenti
Lavorare insieme alle tecnologie per il bene comune
Per concretizzare la sua visione, MANA aveva bisogno di un sistema in grado di estrarre rapidamente enormi volumi di dati, dal momento che il corpus di conoscenze sulla deforestazione continua a crescere rapidamente. Aveva anche bisogno di una piattaforma che potesse adattarsi velocemente in base alla richiesta di queste informazioni.
Il team IBM® Garage in Francia è stato felice di farsi avanti e aiutare. Ha capito che i servizi di intelligenza artificiale su una piattaforma cloud potevano fornire ciò di cui MANA aveva bisogno.
Nicolas Comete, IT Architect and IBM Garage Engineer e Quentin Siraut, IBM Garage Software Developer, hanno lavorato a stretto contatto con il team MANA sul progetto. Essendo appassionati escursionisti e campeggiatori, hanno visto in questo progetto un'opportunità per utilizzare la loro esperienza a beneficio dell'ambiente.
Immagine sopra: Un ragazzo indigeno in Amazzonia, settembre 2020 (Credit Thomas Pizer/Aquaverde.org)
«Non sempre gli sviluppatori hanno l'occasione di impegnarsi in qualcosa che corrisponde ai nostri valori», afferma Comete. «Dal mio punto di vista, molti dei problemi che affrontiamo oggi derivano dal modo in cui ci comportiamo con la natura, tra cui foreste e animali. Questo impegno con MANA è stato un modo per contribuire a rendere il pianeta un po’ migliore».
Oltre a sostenere la causa di MANA, Comete e Siraut avevano le competenze necessarie in materia di IA e cloud per il progetto. Comete si è cimentato per la prima volta nello sviluppo di software quando era un adolescente. «Fin da bambino mi piaceva giocare ai videogiochi. Quando ho compiuto 15 anni ho iniziato a sviluppare videogiochi e a scrivere algoritmi», afferma.
Siraut, a sua volta, ha sempre voluto innovare, il che lo ha portato ad avvicinarsi al mondo dello sviluppo software. Oggi si definisce un appassionato di IA, machine learning e deep learning e si diverte ad applicare le funzionalità di IBM® Watson in modi nuovi.
«L'IA sta portando sempre maggiore innovazione in vari settori. Mi piace l'idea di poter aiutare MANA a usare l'IA di Watson a fin di bene», afferma.
I fattori trainanti della deforestazione globale variano da regione a regione, ma sono in gran parte attribuiti alle attività umane, tra cui l'agricoltura commerciale e su piccola scala, il disboscamento, l'allevamento del bestiame e l'estrazione mineraria. Tuttavia, Global Canopy riferisce (link esterno a IBM.com) che su 500 aziende e istituti finanziari le cui catene di fornitura mettono a rischio le foreste, il 43% non dispone di una politica per la riduzione della deforestazione.
Prima di entrare in contatto con IBM Garage, un framework di trasformazione che riunisce persone, processi e tecnologia, MANA aveva raccolto migliaia di fonti attendibili da ONG internazionali. Questi contatti, che includevano attivisti ambientali sul campo e residenti di comunità indigene e di altre comunità rurali, spesso remote, hanno consentito di conoscere in prima persona i problemi in corso nelle aree critiche della deforestazione. «Sono queste le persone che sanno davvero cosa le aziende non dovrebbero fare e quale impatto hanno le loro attività sulla regione», afferma Mignotte.
Queste fonti si affidano generalmente ai social media e ad altri canali digitali per allertare le organizzazioni per la conservazione e altre organizzazioni sugli atti di distruzione ambientale in corso. Tuttavia, date le notizie e i messaggi contrastanti e talvolta contraddittori che circolano sui social media, spesso non riescono a entrare in contatto con il pubblico a cui si rivolgono.
La piattaforma MANA-Vox avrebbe ascoltato attivamente le loro voci utilizzando l'IA nel cloud. Il processo ha comportato la scansione delle comunicazioni collettive, compresi i link ad articoli e siti web, alla ricerca di post rilevanti e la successiva verifica delle fonti, il controllo incrociato delle informazioni e l'utilizzo degli insight risultanti per stilare le classifiche aziendali. Più persone parlano di un'azienda su fonti come Twitter, più alto sarà il suo posizionamento.
Quando il team IBM Garage ha scelto il progetto, MANA e i suoi volontari avevano già sviluppato i primi algoritmi MANA-Vox. Il team IBM in Francia ha inoltre contribuito a far avanzare la progettazione e lo sviluppo delle applicazioni di base, inclusa l'implementazione di alcuni servizi IBM Watson. Il passo successivo è stato quello di creare un MVP (Minimum Viable Product) stabile e pronto per la produzione utilizzando le procedure migliori.
«MANA conta molti volontari appassionati e intelligenti che hanno lavorato su diverse parti dello strumento, ma non essendo stato creato da una sola persona o da un solo team, mancava di unità. Ci siamo rivolti al team IBM Garage per portare avanti il progetto e creare uno strumento unico in uno spazio unico. Avevamo anche bisogno che fosse facile da usare», afferma Zoe Berenger, consulente tecnologico e product manager presso MANA Community.
Adattando l'agile metodologia IBM Garage per soddisfare le esigenze del team MANA, il team Garage ha iniziato identificando gli obiettivi specifici di MANA per l'MVP. «In primo luogo, volevano che ci assicurassimo che le funzionalità dell'applicazione esistente fossero pienamente utilizzate per soddisfare tutti i loro requisiti di business», afferma Siraut. «In secondo luogo, volevano ottimizzare le risorse in modo che l'applicazione elaborasse le informazioni ogni giorno o notte per poi spegnersi, e anche che l'applicazione fosse scalabile su richiesta in modo efficiente».
Il team ha quindi condotto una valutazione dell'architettura. «Abbiamo esaminato la soluzione esistente, quella che chiamiamo "as-is", e abbiamo fatto un inventario della situazione», spiega Comete. «Abbiamo identificato i punti critici, cosa potevamo utilizzare e cosa doveva essere aggiornato e modernizzato. Abbiamo anche definito come perfezionare i processi di soluzione».
Adottando un approccio graduale, il team IBM Garage ha collaborato con MANA per creare una piattaforma basata sull'intelligenza artificiale composta da due moduli basati sul cloud. Il primo modulo sviluppato utilizza servizi di query e codice personalizzato per monitorare i feed dei social media di ONG attendibili e altre fonti di informazione, comprese le informazioni collegate nei feed Web RSS e nelle pagine Web di riferimento. Il modulo memorizza le informazioni in un database e le analizza per trovare ulteriori fonti che MANA potrebbe seguire per acquisire insight affidabili.
Hanno quindi creato il secondo modulo, che analizza i contenuti convalidati utilizzando i servizi IBM Watson su IBM® Cloud per determinare se sono rilevanti per gli obiettivi di MANA. Il processo si basa sulla soluzione IBM Watson Language Translator per tradurre tutti i contenuti in inglese e la soluzione IBM Watson Natural Language Understanding per identificare le parole chiave per un'ulteriore analisi. Successivamente, la soluzione IBM watsonx Assistant classifica i contenuti che si riferiscono in modo specifico alle aziende associate a episodi di distruzione ambientale.
Per garantire un'elaborazione dei dati economica, il team di Garage ha consigliato un'architettura serverless utilizzando i servizi IBM Cloud Functions, che vengono eseguiti in base a flussi di lavoro basati su eventi. Ad esempio, l'applicazione viene ridimensionata a zero quando non elabora dati provenienti da fonti attendibili. «Le organizzazioni senza scopo di lucro come MANA possono iniziare in piccolo con servizi cloud che possono essere facilmente scalati su richiesta, e pagano solo per ciò che consumano», spiega Comete.
Ora che il team di IBM Garage ha aiutato MANA a sintetizzare e unificare gli algoritmi esistenti, la startup sta andando avanti per scalare e testare l'applicazione. Berenger e il team di Garage intendono sfruttare tecniche come la programmazione in coppia e l'integrazione/distribuzione continua (CI/CD) per perfezionare costantemente il codice.
Per tutta la durata del progetto, gli sviluppatori di Garage si sono dedicati ad aiutare MANA a realizzare i suoi obiettivi, talvolta modificando i loro orari per collaborare la sera. «Il team MANA è piccolo, quindi abbiamo potuto lavorare con agilità e costruire ottimi rapporti individuali», sottolinea Siraut. «Abbiamo messo insieme tutti i nostri punti di forza in questo progetto».
Mignotte e Berenger hanno anche apprezzato il processo di collaborazione con Comete e Siraut su un progetto che sta loro a cuore.
«Quello che ho trovato sorprendente di IBM Garage è stata la loro capacità di adattarsi a ciò che siamo e al modo in cui lavoriamo. Psicologicamente, abbiamo potuto incontrarci sullo stesso terreno, in un luogo in cui l'obiettivo non era fare soldi. Si trattava di dare un senso alle cose», dice Mignotte. «Inoltre, erano in grado di ascoltare e capire. Come i gioiellieri che usano i migliori strumenti per incastonare le pietre preziose, gli sviluppatori sono artigiani che hanno sempre trovato lo strumento adatto a soddisfare le nostre esigenze specifiche e ad adattarsi ai più piccoli particolari».
Dopo aver costruito insieme l'MVP, il team di IBM Garage lo ha collegato a Twitter tramite un server API per testarlo. Hanno deciso di limitare i test alle fonti di informazione trovate su Twitter, che hanno fornito loro una serie di dati profonda ma relativamente contenuta, con un gergo diversificato.
«Un singolo tweet può rimandare a un articolo o a un sito Web con diversi paragrafi e centinaia di righe di testo che devono essere analizzate», spiega Siraut.
Attualmente, la soluzione MANA-Vox analizza ogni giorno migliaia di tweet e contenuti connessi e il team aggiunge ulteriori fonti di informazioni ogni giorno. Del contenuto analizzato, la soluzione etichetta circa il 98% come non rilevante. I dipendenti e i volontari di MANA esaminano poi manualmente il 2% dei contenuti pertinenti per verificare che si tratti del tipo di informazioni di cui MANA ha bisogno. Gli algoritmi possono quindi essere perfezionati sulla base dei risultati ottenuti.
«Elaborando rapidamente i feed di Twitter e individuando con precisione i contenuti rilevanti, l'intelligenza artificiale dell'applicazione fa risparmiare a MANA innumerevoli ore di lavoro manuale. I lavoratori possono concentrare la loro attenzione sulla valutazione di un insieme molto limitato di informazioni pertinenti, anziché perdere tempo su una grande quantità di dati», spiega Siraut.
Nelle prossime fasi della soluzione, MANA completerà la progettazione di un dashboard rivolto al pubblico e svilupperà una soluzione di back-office per facilitare l'amministrazione della soluzione. MANA prevede che la piattaforma MANA-Vox sarà operativa all'inizio del 2022. Inoltre, ha recentemente raggiunto un accordo con un'importante ONG che le consentirà di inserire gli insight di MANA-Vox sul suo sito Web. È impegnata in discussioni simili con altre ONG.
Una volta in produzione, MANA adatterà gradualmente la soluzione MANA-Vox per raccogliere informazioni da più canali digitali e migliaia di fonti credibili. Attualmente, la soluzione segue 740 fonti credibili di insight su 450 aziende.
Con la piattaforma, MANA può contribuire a inaugurare una nuova era di responsabilità aziendale. La maggior parte delle informazioni sull'impronta ambientale delle aziende proviene tradizionalmente dai loro Annual Report, che spesso mancano di tempestività, trasparenza e tracciabilità. MANA metterà a disposizione di ambientalisti, ONG e altre organizzazioni un elenco quasi in tempo reale delle aziende che potrebbero causare i maggiori danni all'ambiente, consentendo loro di lavorare più efficacemente per il cambiamento.
Ad esempio, possono intraprendere azioni legali dirette per fermare la deforestazione o lanciare campagne di consumo che facciano pressione sulle aziende affinché adottino pratiche di produzione e approvvigionamento rispettose dell'ambiente per quanto riguarda l'olio di palma e altre materie prime. I consulenti finanziari possono anche utilizzare le classifiche per investire in società che hanno adottato politiche di deforestazione zero.
«MANA promuove un approccio democratico, in cui persone provenienti da settori diversi possono unirsi e lavorare per lo stesso obiettivo», afferma.
Mignotte afferma che le società finanziarie sono particolarmente attente ad accedere agli insight di MANA-Vox, che si distinguono da quelli forniti da altre organizzazioni. Poiché la piattaforma MANA-Vox analizza i dati della società civile e delle persone sul campo che sono testimoni in prima persona della deforestazione, può fornire una visibilità più approfondita sui distributori, e non solo sui fornitori, che traggono vantaggio dalle materie prime prodotte attraverso la distruzione dell'ambiente.
Mentre MANA continua a sviluppare la piattaforma MANA-Vox, il team IBM Garage è pronto a supportare la piccola azienda secondo necessità. «È davvero bello poter aiutare a sviluppare soluzioni per ONG come MANA», afferma Comete. "Abbiamo l'opportunità di incontrare persone piacevoli che rendono speciali le nostre giornate».
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Con sede a Parigi, in Francia, MANA è una ONG in fase di avvio che cerca di contribuire alla protezione degli ecosistemi forestali globali. Una volta lanciata, la piattaforma MANA-Vox potrà consentire alle ONG e ad altri enti di prendere decisioni maggiormente basate su dati concreti, fornendo classifiche quasi in tempo reale dell'impronta ambientale delle aziende. Fondato nel 2015, il team principale di MANA è assistito da un'ampia rete di volontari.
Note a piè di pagina
© Copyright IBM Corporation 2022. IBM Corporation, IBM Garage, New Orchard Road, Armonk, NY 10504
Prodotto negli Stati Uniti d'America, marzo 2022.
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