Tekoäly mullistaa yksityisen metsänhoidon: data lisää tarkkuutta ja tuottoja 

Metsätaloudessa tekoäly on jo arkipäivää, mutta metsänomistajalle sen vaikutukset näkyvät toistaiseksi melko vähän.  

Suurimmat innovaatiot, kuten automaattiset metsänhoitosuositukset, ovat vielä matkalla käytäntöön, mutta asiantuntijoiden mukaan tekoälyn hyödyt alkavat näkyä laajasti jo viiden vuoden kuluessa.  

Tekoälyn avulla päätöksenteko muuttuu aiempaa tarkemmaksi, ja metsänomistajien rooli vahvistuu, kun he voivat tekoälyn tuottaman tiedon avulla itse päättää esimerkiksi, mitkä metsikkökuviot hoidetaan tai korjataan ensin. Samalla data ja algoritmit ohjaavat yhä enemmän metsäyhtiöiden toimintaa metsänarvioinnista puunkorjuuseen ja teollisuuden kunnossapitoon. 

”Tekoälyn hyödyntäminen ei tee metsätaloudesta kaavamaista tai automaattista. Päinvastoin se auttaa huomioimaan metsiköiden yksilölliset piirteet entistä tarkemmin”, kuvaa Stora Enson Precision Forestry -hankkeen johtava asiantuntija Antti Kaartinen. 

Mitä tekoäly käytännössä tekee metsissä?

Metsätalouden tekoäly koostuu erilaisista sovelluksista: kielimalleihin perustuvista neuvontaboteista, kaukokartoitusanalyysistä, ennustemalleista metsäsuunnitteluun sekä tekoälymalleista kuviokohtaiseen puuston arviointiin. Yhteistä niille on kyky käsitellä valtavia tietomääriä ja tuottaa päätöksenteon kannalta olennaista tietoa. 

“Tekoälyn rooli on tukea ihmistä, ei korvata häntä. Se auttaa kohdentamaan maastotyötä, kokoamaan oleellista tietoa ja varmistamaan, että kaikki tärkeät tekijät huomioidaan. Lopulliset päätökset tehdään edelleen ihmisen asiantuntemuksella”, Kaartinen selittää. 

Hyönteistuhot hallintaan tekoälyn avulla 

Ilmaston lämpeneminen lisää kirjanpainajatuhojen riskiä myös Suomessa. Tekoälysovellukset yhdistävät kaukokartoitusta, laserkeilauksia ja ilmakuvia olemassa olevaan metsänvaratietoon, jolloin metsiköiden tila voidaan arvioida tarkasti jo ennen laajalti näkyviä tuhoja. 

“Mitä paremmat lähtötiedot, sitä oikea-aikaisempia ja tarkempia toimenpide-ehdotuksia saadaan. Harvennukset, uudistamiset ja hoitotyöt osuvat paremmin kohdalleen, ja pitkällä aikavälillä metsänomistajan tuotto paranee”, Kaartinen kertoi Forest.fi:lle. 

Stora Enson Precision Forestry -hankkeessa tekoälyä hyödynnetään jo hyönteistuhojen tunnistamiseen ja ennakoivaan metsänhoitoon. 

“Nyt olemme enemmän toteavassa vaiheessa, mutta tulevaisuudessa voimme tunnistaa riskikohteita ja ennakoida vahinkoja entistä tehokkaammin”, Kaartinen totesi. 

Metsä Group on kehittänyt yhdessä suomalaisen CollectiveCrunchin kanssa sovelluksen, joka tuottaa ajantasaista kartta-aineistoa yksityisille metsänomistajille kirjanpainajatuhoista. Aineisto päivittyy useamman kerran kesässä, jolloin tuhot havaitaan ajoissa ja niiden etenemistä voidaan seurata.

Sovellus auttaa metsäyhtiötä myös myrskytuhojen laajuuden nopeassa tunnistamisessa, jolloin korjuukalusto voidaan kohdentaa oikeisiin kohteisiin. 

Metsänhoidon AI-assistentti pian käytössä 

Antti Kaartisen mukaan lähitulevaisuudessa metsänomistajalla voi olla käytössään AI-assistentti tai chatbot-palvelu, joka neuvoo tarvittaessa ympäri vuorokauden metsänhoidon ajoituksessa, kustannuksissa ja säädöksissä.  

Assistentilta metsänomistaja voi kysyä esimerkiksi, kannattaako tietynlainen metsikkö harventaa juuri nyt, pitääkö kohteella huomioida suojeluvaatimuksia tai erityispiirteitä tai mitkä kuviot vaativat taimikonhoitoa. 

Käytännössä metsänomistaja voisi esimerkiksi valita kartalta yksittäisen kuvion ja kysyä AI-assistentilta, mitä sille kannattaisi tehdä. AI yhdistää metsätiedot, sääennusteet, kustannusarviot ja lainsäädännön vaatimukset ja antaisi hoitosuosituksen. 

Ruotsissa tämän tyyppisiä sovelluksia on jo käytössä, kertoo Kaartinen. Suomessa niiden odotetaan olevan metsänomistajien käytössä mahdollisesti jo parin seuraavan vuoden aikana. 

Kaartisen mukaan tämänkaltaisissa sovelluksissa kielimallin taustalla voidaan käyttää muun muassa metsänhoitosuosituksia, metsälainsäädäntöä ja sertifiointivaatimuksia sekä erilaisia paikkatietoaineistoja, jolloin sovellus tukee sekä metsänomistajaa että metsäasiantuntijaa. 

”Tämäkään ei korvaa asiantuntijaa, mutta nopeuttaa neuvontaa ja takaa tasalaatuisempaa päätöksentekoa”, Kaartinen painottaa. 

Taimikonhoitoa ja riskien ennakointia 

Kaukokartoitus ja tekoäly tunnistavat kuolleet puut, hyönteistuhoja, myrsky- ja lumituhoja sekä muita muutoksia tehokkaammin, kuin niitä voidaan havainnoida maastossa. Tekoälysovellusten havainnoimat riskikohteet eli “hotspotit” ohjaavat asiantuntijat suoraan oikeisiin paikkoihin, mikä säästää aikaa ja mahdollistaa oikea-aikaiset toimenpiteet. 

Tekoälyä kehitetään Kaartisen mukaan parhaillaan myös taimikonhoidon tueksi. Nämä sovellukset pystyvät arvioimaan taimikonhoidon vaikeusasteen ja kustannukset ilman maastokäyntiä.  

Tulevaisuudessa metsänomistaja voi nähdä sovelluksesta suoraan, paljonko esimerkiksi taimikonhoito jollekin kuviolle maksaa. 

Myös metsän uudistamistoimet, maanmuokkaus, puulajin valinta ja istutustiheydet voivat tarkentua tulevaisuudessa teknologian avulla. 

“Tavoitteena on istuttaa oikeita puulajeja oikeanlaiselle kasvupaikalle. Kun oikeat puulajit kasvavat oikeilla paikoilla, metsä kestää paremmin tuholaisia ja muita vaurioita”, Kaartinen sanoo. 

Tarkempaa metsänarviointia ja talouden ennustamista 

Tekoälyn avulla metsäyhtiöt jo nyt päivittävät metsänvaratietojaan tarkemmin kuin koskaan aiemmin. Tämä mahdollistaa realistisemman ennusteen puumääristä, hakkuumahdollisuuksista ja puutavaralajikertymistä, mikä helpottaa talouden suunnittelua ja vähentää yllätyksiä hakkuuvaiheessa. 

Puukaupassa tekoäly vähentää metsänomistajien epävarmuutta: digitaaliset arvioinnit kertovat puuston keskeiset tunnukset, kuten tukkiprosentin ja puulajijakauman. Lopulliset metsän myyntitulot määräytyvät kuitenkin edelleen mitattujen arvojen mukaan, Kaartinen korostaa. 

Tekoälystä etua myös ympäristölle 

Kaartisen mukaan tekoälyn avulla metsänhoito voidaan suunnitella siten, että maastovauriot vähenevät ja herkät kohteet jäävät koskemattomiksi. Samalla hiilinielujen seuranta voi tarkentua. 

“Kun arviot puumääristä tarkentuvat, talouden suunnittelu helpottuu ja yllätykset hakkuuvaiheessa vähenevät”, Kaartinen kuvailee. 

Tekoälyn käyttö ei rajoitu kuitenkaan vain metsänomistajapalveluihin. TiVi-lehden tuoreessa haastattelussa UPM:n tietohallintojohtaja Turkka Keskinen kertoi, että yhtiöllä on käynnissä useita tekoälyhankkeita eri puolilla liiketoimintaa. 

Keskisen mukaan oppivia algoritmeja on hyödynnetty jo pitkään esimerkiksi logistiikassa ja teollisessa kunnossapidossa. Puuta kuljettavien rekkojen rekisterinumeron automaattinen tunnistaminen sujuvoittaa kuljetuksia, ja tehtaissa antureiden tuottamaa dataa käytetään ennakoivaan kunnossapitoon. 

Tulevaisuudessa tekoälyn roolin odotetaan laajenevan myös toimintojen optimointiin. Esimerkiksi UPM käyttää tekoälyä sähköntuotannon ja -käytön ajoituksen arvioinnissa sekä puunhankinnan tukena sopivien hintatasojen ja ostohetkien hahmottamisessa. Keskisen mukaan kehitystyö on pitkäjänteistä, ja merkittävimmät hyödyt näkyvät ajan myötä. 

“Tekoäly tuo metsätalouteen tarkkuutta, ennakoitavuutta ja yksilöllisyyttä. Se ei muuta metsänhoidon perusperiaatteita, mutta vie ne seuraavalle tasolle. Metsänomistajalle tämä tarkoittaa parempaa tietoa, parempia päätöksiä – ja pitkällä aikavälillä parempaa tuottoa”, Kaartinen summaa.