Treefera 以人工智慧解決碳信用可信度問題，募得 220 萬美元投資
背景
今年早些時候，迪士尼、殼牌、古馳等大公司發現他們購買的碳信用實質上毫無價值。一項聯合調查指控全球最大的自願碳信用發行機構 Verra 銷售了一些沒有受到破壞威脅的森林碳信用，徹底抹殺了這些信用的價值。此事件引發了一系列的後果。在接下來的幾個月裡，Verra 的 CEO 辭職，該組織修改了取證的方法論。這不是第一次有人對知名自願碳信用的可信度提出質疑，而且也不會是最後一次。確保一片森林的特徵是一項艱巨的工作。為了真正準確評估，森林管理人員必須親自走過該地區，以傳統的方式測量樹木。這需要大量的時間和人力，過多的檢測工作可能會使與之相關的碳信用價格超出市場的負擔範圍。在多種不同的抵銷方法中，森林是許多情況下首選的選項。阻止森林砍伐相對便宜，且在銷售文案中聽起來很好。由此產生了 Verra 等許多認證機構，試圖在碳信用繁雜且常常無序的世界中建立秩序，為客戶取證信用的可行性。然而 Verra 的懾於揭示了一個問題，那就是在做出購買決策時，公司應該像投資人選擇投資地點一樣，進行自己的專業評估。Treefera 的目標
Jonathan Horn 創辦 Treefera 時，這個問題在他腦海中最為突顯。Horn 曾在花旗銀行擔任投資銀行家，2008 年金融危機爆發時，評級機構在此次危機中扮演了重要角色，這給他留下了深刻印象。例如，標準普爾在雷曼兄弟公司倒閉前數天給予該公司 A 評級。他對 TechCrunch+表示：“我們在金融危機中遇到的很多問題都與支撐實際資產的可靠資料有關。”要使碳信用具有價值，買家需要對森林樹木所含碳量以及未來可能吸存的碳量有信心。像 Verra 這樣的組織提供了一種簡單的方法來實現這點，但這次醜聞揭示了制度中的一些問題。Horn 和他的共同創辦人 Caroline Grey 希望 Treefera 能夠填補其中一些缺口。Treefera 的解決方案
與 Verra 等認證機構不同，Treefera 的解決方案在於使用人工智慧分析森林。他們希望利用機器學習和資料分析技術，從遙感資料和其他來源中獲取森林的各種特徵和資料，以便快速且準確地估算碳信用的價值。他們的目標是提供更可靠和透明的評估，幫助買家確保碳信用的真實價值。此外他們還計劃與其他森林證實和碳信用機構合作，以進一步加固碳信用市場的可信度和透明度。將人工智慧應用於森林分析的益處
應用人工智慧和資料分析技術來分析森林具有許多優勢。首先這種方法可以大大節省時間和人力成本，確保一片森林的特徵現在不再需要森林管理人員親自進行，而是可以透過資料驅動的方法實現。其次機器學習和資料分析可以提供更準確的結果，避免了人為的主觀誤差。最重要的是，透過人工智慧和資料分析，可以處理大量的資料和多種特徵，從而提供全面且全面的評估。結論
Treefera 以其人工智慧解決方案為碳信用市場帶來了新的希望。他們的創新方法能夠提供更可靠和透明的評估，幫助買家更好地評估碳信用的價值。然而我們也應該意識到，單靠技術的創新並不能完全解決碳信用市場的問題。投資者和企業在購買碳信用時仍應該進行自己的專業評估和盡職調查，確保所選擇的碳信用具有真實價值。在碳信用市場的健康發展中，認證機構、企業和投資者都有責任共同努力，確保碳信用的可信度和市場的透明度。這樣才能為我們的環境和社會帶來可持續的益處。Treefera'sAIsolutionforaddressingthecredibilityissueofcarboncreditsraises$2.2millionininvestment-Treefera,人工智慧,碳信用,可信度問題,募資,投資
延伸閱讀
- AI 蓬勃發展，馬斯克對抗機械革命
- OpenAI 成立團隊控制「超智慧」AI，卻任憑其枯萎——訊息來源指出
- 開放 AI 與 Reddit 資料簽署合約，訓練人工智慧
- 智慧錢包 Kudos 獲得 1000 萬美元投資，研發 AI 功能挑選最佳信用卡
- 微軟成功閃過英國反壟斷調查：Mistral AI 投資引發話題
- 索尼音樂警告科技公司避免未經授權使用其內容訓練人工智慧
- Strava 啟用人工智慧防篡改排行榜，推出「家庭」計畫、深色模式等
- Pitch Deck 分解：Goodcarbon 的 550 萬種子輪籮
- 參議院研究建議：每年至少撥款 320 億美元用於人工智慧計劃
- Google I/O 盛會 AI 領域的重大訊息
