Amprenta Digitală a transporturilor de lemn, soluția susținută de Fundația Mondială a Naturii (WWF), pentru a combate exploatările ilegale, va prinde în sfârșit viață printr-un proiect derulat de Ministerul Mediului, în cadrul Planului Național de Redresare și Reziliență. Caietul de sarcini și răspunsul Serviciului de Achiziții la solicitările de clarificare transmise de WWF, demonstrează clar că sistemul național de monitorizare video a transporturilor de lemn este conceput să utilizeze inteligența artificială, pentru a putea identifica unicitatea transporturilor de lemn, odată cu determinarea rapidă a cantităților pe baza imaginilor înregistrate.
“Este o asumare extraordinară! Un pas hotărât înainte din partea autorităților pentru a oferi un răspuns adecvat provocărilor actuale. România va utiliza tehnologii moderne pentru a dezvolta un sistem de trasabilitate a lemnului performant, un reper la nivel global pentru prevenirea și combaterea comerțului cu lemn exploatat ilegal”, a spus Radu Vlad, managerul programelor forestiere la WWF România
Odată dezvoltat și devenit operațional în SUMAL 3.0, acest concept inovativ va elimina practic posibilitatea realizării transporturilor multiple utilizând aceleași documente de proveniență, a transporturilor fictive sau a fraudării declarației cantităților transportate, cel mai frecvent mod de operare prin care lemnul recoltat ilegal este introdus în piață.
Un astfel de sistem informatic va permite verificarea preliminară, automatizată a datelor introduse în SUMAL, eliminarea subiectivității factorului uman și generarea automată de alerte, consolidând astfel rolul de prevenție al sistemului de control. Noul Raport de Monitorizare a transporturilor de lemn, realizat de WWF pe baza datelor din Inspectorul Pădurii în perioada octombrie-noiembrie 2023, demonstrează relevanța acestui instrument.
Iată câteva prevederi esențiale care sunt incluse în Caietul de Sarcini și în răspunsul primit de WWF în urma solicitărilor de clarificări:
- România dorește dezvoltarea unui sistem asistat de IA (inteligența artificială) care trebuie “să poată estima cu o marjă de eroare acceptabilă volumul încărcat pe vehicul, orice discrepanță între încărcătură și cantitatea consemnată în aviz urmând a fi semnalată”. În acest sens, o toleranță de „până la 20% din volumul înscris din aviz” este acceptată pentru început, însă sistemul trebuie conceput să reducă erorile de estimare prin “machine learning”.
- Sistemul livrat va trebui „să fie capabil să extragă aceste fotografii și să le asocieze cu baza de date de imagini captate de sistemul de monitorizare video, permițând astfel analiza automată a elementelor declarate în aplicație cu cele înregistrate ulterior în teren”. Prin implementarea acestui sistem, se facilitează procesul de „verificare și asigurare a conformității între datele declarate și cele obiective, contribuind la un management mai eficient și transparent al transporturilor și încărcăturilor”.
- Sistemul dezvoltat trebuie să poată „utiliza datele din aplicația SUMAL pentru a crea conexiuni relevante și pentru a asigura o înțelegere cuprinzătoare a evenimentelor înregistrate pe camerele video, având posibilitatea de a transforma semnalările în alerte adecvate”.
C.R.
