每一秒钟，地球上都有超过一公顷的热带林地被破坏，在许多情况下，全球大公司在不断地寻找农业空间、木材和城市扩张。很多时候，这种情况会出现在网络和社交媒体上，但要从每天产生的成千上万的帖子中找到可靠的最新信息，对研究人员来说是一项全职工作，对任何在这个领域工作的非营利组织来说也是一个艰难的提议。
进入MANA-Vox。
MANA-Vox是一个位于法国尼斯的非政府组织，它提供数据驱动的企业参与环境问题的最新排名，首先是砍伐森林，但有可能扩展到其他领域，如水和空气污染。这些信息可以用来制定政策：在政府和企业层面。该组织的目标是为在环境领域工作的非营利组织提供仪表盘，这些组织可以从这些信息中受益，也可以为缺乏这种广泛信息的公司和金融机构提供仪表盘。
在其核心部分，MANA-Vox应用程序使用人工智能（AI）从可信的来源搜寻信息，并根据系统训练的模型对这些信息进行分类。
在最初建立一个基于IBM Watson人工智能组件的概念验证应用后，MANA团队转向IBM车库，以使该应用可扩展。这些是该团队设计的系统的核心组件。
- 一个可信来源（社交媒体账户和网页）的列表，每天搜索任何更新，其中可以包括作为链接嵌入社交副本的网页
- 一个自然语言分析引擎，该引擎是在分析内容的领域中训练出来的，它可以拉出公司名称并对内容进行分类，在无服务器架构上运行，当应用程序不需要运行时，可以缩减到零。
- 一个API驱动的前端，可以连接到任何仪表板或管理界面。
为了将解决方案变为现实，我们经常合作，有时在开发算法和构建前端视图等方面采用结对编程。
将应用程序扩展到其他领域
该系统每天分析超过1,000条推文，查看社交帖子内容以及任何链接中的内容。通常情况下，其中只有大约20条被训练有素的AI系统认为是相关的。手动做这项工作可能需要几个小时，而且规模不大。对于像MANA-Vox这样使用人工智能的应用程序，核心代码不需要重写，只需要更新训练模型以理解新的领域，如空气或海洋污染。
关于扩展的问题，我们采用了无服务器架构，使用IBM云功能来识别来源和分析内容，这样，应用程序只在需要时运行，其余时间则扩展为零。应用程序可以根据需求增长，而我们只需要关注应用程序的开发，而不是基础设施的考虑。
人工智能为创建具有新鲜潜力的应用程序开辟了新的潜力，以颁布真正的社会变革。随着数据得到民主化，政府和企业的政策可以得到更好的信息，以帮助我们保护地球。
阅读案例研究，了解更多关于ManaVox解决方案以及他们与IBM车库团队的合作。
