Rolf Schmitz, cofundador y codirector ejecutivo de CollectiveCrunch

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Rolf Schmitz es cofundador y codirector ejecutivo de Crunch colectivouna plataforma que cambia la comprensión mundial de los bosques al proporcionar los análisis más precisos, escalables y oportunos a nivel mundial y permitir la silvicultura sostenible y brindar transparencia a los mercados de comercio de carbono.

Rolf es Ingeniero de formación y tiene un MBA de la Manchester Business School. Tiene una amplia experiencia en Desarrollo de Negocios y Ventas globales, habiendo creado equipos en Asia, EE. UU. y Europa.

¿Podría compartir la historia de génesis detrás de CollectiveCrunch?

Estamos inmersos en el manejo de grandes cantidades de datos y en la obtención de conocimientos a partir de ellos. Nuestra idea inicial al iniciar CollectiveCrunch fue combinar datos climáticos con procesos comerciales, ya que sentimos que era un aspecto pasado por alto del cambio climático.

Inicialmente, perseguimos la logística y la energía. Creamos un producto que predice la generación de energía de los parques eólicos, lo cual es esencial para mantener la estabilidad de las redes de energía. El producto está activo en Fingrid, la red nacional de Finlandia. Sin embargo, encontramos mercados abarrotados de logística y energía en los que sería difícil para una pequeña empresa desarrollar un papel de liderazgo.

A través de un amigo de Jarkko, uno de nuestros cofundadores, nos dimos cuenta de los desafíos para crear y mantener inventarios forestales. Pensamos que había un nivel sorprendentemente bajo de sofisticación técnica. Como resultado, los inventarios eran costosos, inexactos y solo se realizaban cada 5 a 10 años. La importancia de los bosques en la mitigación del cambio climático, los servicios ecosistémicos y las soluciones basadas en la naturaleza quedó clara en ese momento. Así es como CollectiveCrunch se convirtió en una “empresa de inteligencia artificial forestal”. A nivel personal, todos crecimos en el campo, por lo que teníamos una afinidad natural con los bosques. Así es como llegamos a construir modelos de IA para bosques.

¿Qué tipos de herramientas y cámaras se utilizan para monitorear un bosque?

Nuestro enfoque es no especializarnos en ningún método sensorial, sino combinar todas las fuentes de datos relevantes que podamos tener en nuestras manos. Cualquier método sensorial tiene fortalezas y debilidades; combinar fuentes de datos nos permite contrarrestar las debilidades. Por ejemplo, las imágenes ópticas son muy útiles, pero no están disponibles desde los satélites cuando hay cobertura de nubes. En nuestro negocio, los datos de origen satelital son importantes, pero también los escaneos LIDAR en la medida en que estén disponibles. Desde la perspectiva del modelo de negocio, no participamos en la adquisición de datos, como volar drones o alquilar aviones para escanear áreas.

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Aparte de la gama de datos sensoriales basados ​​en satélites, LIDAR es una herramienta o método muy importante. Las imágenes ópticas de alta resolución tomadas con campañas de área son menos prominentes que LIDAR, pero también se utilizan. Una herramienta que sorprendentemente todavía se usa ampliamente es el viejo método del siglo XIX de muestras tomadas manualmente. Con muchas estadísticas involucradas, todavía lo llamaría una herramienta.

¿Se puede entrenar el sistema para diferentes ecosistemas localizados para identificar infecciones patógenas, anomalías y perturbaciones u otros tipos de enfermedades de los árboles?

Hay adaptación para diferentes ecosistemas regionales, incluida la detección de cambios. Las especies de árboles, los patrones de crecimiento y las prácticas de gestión forestal varían mucho de una región a otra. Lo mismo se aplica a los métodos y prácticas de adquisición de datos. Por lo tanto, no son solo los árboles, sino también los datos de entrenamiento los que son diferentes.

¿Qué tipo de conocimientos prácticos se pueden obtener de esta información?

  • Agrupados bajo el término “detección de cambios”, tiene detección de daños por tormentas, identificación de brotes de plagas y otros impactos negativos que requieren intervención para permitir la intervención en el terreno y limitar el impacto del daño en cuestión.
  • Los inventarios de carbono aportan transparencia a los proyectos de carbono y facilitan las decisiones sobre la valoración y compra de dichos proyectos y créditos.
  • En los proyectos de forestación, la viabilidad de los árboles recién plantados depende de la cantidad adecuada de humedad en el suelo. La detección de sequedad o humedad excesivas puede desencadenar una intervención para evitar que tales árboles jóvenes fallen.
  • Los inventarios forestales en la silvicultura comercial informan decisiones como la reducción de áreas (que impulsa el crecimiento) y la optimización de las cosechas. La detección de especies hace que la cadena de suministro sea más eficiente y aumente los márgenes. Juntos, esto permite que la industria use los recursos forestales de manera más eficiente. Esto es crucial ya que gran parte del bosque comercial es clave para sostener a las comunidades rurales y para impulsar la adopción de productos y empaques circulares.
  • El seguimiento de la biodiversidad puede desencadenar una intervención en caso de que un área sufra degradación. La biodiversidad es crucial para que nuestros bosques se vuelvan más resistentes a medida que avanzamos en esta fase de aceleración del cambio climático.
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¿Cómo benefician los análisis a la propiedad forestal sostenible?

Varios beneficios entraron en juego. En primer lugar, la silvicultura comercial adopta constantemente nuevas medidas para ser más sostenible. Muchos de estos requieren análisis mejores y más profundos. A modo de ejemplo: Las talas rasas, donde se tala el 100% de un área forestal, tiene un fuerte impacto en el ecosistema local. Se hace por razones de eficiencia: muchos productos sostenibles, como los envases a base de fibra, no podrían competir con alternativas menos sostenibles si la industria forestal se volviera menos eficiente. La industria está explorando alternativas donde solo se cortan los árboles más grandes de cada área. Es mucho más sostenible, pero desde una perspectiva logística y de costos es un desafío muy serio. Y solo se puede hacer con análisis de última generación.

La biodiversidad es esencial para la resiliencia de los bosques. El seguimiento de la biodiversidad y la habilitación de intervenciones donde sea necesario es crucial para la viabilidad de los bosques a corto y largo plazo.

Para los proyectos de captura de carbono, ¿cómo verifica el sistema que un proyecto está reduciendo las emisiones de gases de efecto invernadero como se anuncia?

El sistema logra una cierta precisión para el inventario forestal en cuestión, que es verificable. La mayor parte del lavado verde no ocurre en el nivel analítico, sino en la forma en que se estructuran los proyectos. Los proyectos de carbono forestal que tienen como objetivo evitar la deforestación sufren principalmente de dos problemas:

  • Líneas base: Este es el conjunto de supuestos que proyectan lo que sucedería sin intervención. Luego, la intervención se calcula como la “adicionalidad” por encima de la línea de base. Las líneas de base actuales no surgen de un análisis basado en datos, sino que a menudo son promedios crudos. Además, la línea de base la calculan los propios gerentes de proyecto, que tienen un conflicto de intereses: cuanto más baja es la línea de base, más créditos se crean.
  • Derrame: el fenómeno de que las cosas positivas que suceden dentro de las áreas definidas del proyecto (como la tala reducida) se contrarrestan con lo que sucede fuera del área definida del proyecto. Muy a menudo, estas áreas no se rastrean, por lo que el proyecto obtiene créditos mientras que la ventaja se pierde en los bosques circundantes.
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El problema fundamental aquí es que hay una falta de análisis basados ​​en datos para rastrear de forma independiente lo que está pasando. Hoy es posible, podemos hacer esto a escala, pero hay una adaptación muy lenta de la tecnología de punta en este campo. En definitiva, el problema no son las analíticas, es en qué se basan los cálculos de créditos.

¿Tiene algún estudio de caso que pueda compartir de clientes que usan este sistema?

  • ENCE, el mayor propietario forestal de España utiliza nuestro sistema.
  • Nuestro primer y mayor cliente es Metsähallitus (bosque estatal finlandés).
  • Nuestro socio Forliance, uno de los administradores de proyectos de carbono más grandes y respetados a nivel mundial, trabaja con nosotros en uno de los proyectos de carbono más grandes de Colombia.
  • 7 de los 10 principales países forestales en los países nórdicos europeos son nuestros clientes. Nuestro último cliente, que se anunciará pronto, es uno de los ‘tres grandes’ de Finlandia.

¿Cuál es su visión para el futuro de la conservación forestal?

Nuestra visión está basada en datos con análisis basados ​​en hechos en soluciones basadas en la naturaleza. Está muy claro que tenemos que actuar rápido para mitigar el cambio climático. Actualmente, la gran cantidad de bosques en el mundo se inventarian cada 5 a 10 años. Deberíamos reducir esto a un seguimiento mensual para entender lo que está pasando. Además de eso, necesitamos rastrear la biodiversidad. Sin biodiversidad perdemos la resiliencia de nuestros bosques en medio de una crisis climática.

¿Hay algo más que le gustaría compartir sobre CollectiveCrunch?

Sí: podemos hacer esto a escala. Actualmente cubrimos 20 millones de hectáreas, alrededor de 50 millones de acres de bosque. Hacemos esto con una precisión mejor que los métodos convencionales que reemplazamos. Esto es real y permite la transparencia en los mercados de comercio de carbono.

Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen obtener más información deben visitar Crunch colectivo.