新智元報道編輯：袁榭 時光【新智元導讀】雖然AI沒有真正如同大型動物的智能 但用來保護智能動物可是利器。按照當下從業者的說法 AI成野生動物保護神：沒有圖像識彆算法，考拉就會滅絕！ - 趣味新聞網

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編輯：袁榭 時光

【新智元導讀】 雖然AI沒有真正如同大型動物的智能，但用來保護智能動物可是利器。

按照當下從業者的說法，AI應用是環境保護領域的三大新興技術之一。

從隱藏相機錄像、衛星圖像到錄音，AI在處理這些環保大數據時極有助益。AI可以學習如何識彆數韆張熱成像照片中哪些包含稀有物種；或在數小時的野外音頻記錄中找齣動物的叫聲。這些都大大減少瞭收集重要環保數據所需的體力勞動。

所以當下AI正在幫助保護座頭鯨、考拉和雪豹等多種物種，支持科學傢、研究人員和護林員從反偷獵巡邏到監測物種等重要任務中的工作。

藉助使用算法和模型來學習、理解和適應的機器學習係統，AI通常能夠完成數百人的工作，獲得更快、更便宜和更有效的結果。

以下是五個有助於瞭解AI用來保護生物多樣性和物種的項目：

阻止偷獵者

贊比亞的卡弗埃國傢公園擁有6600多頭非洲象，占地22400平方公裏，因此阻止盜獵是一項巨大的後勤挑戰。位於公園邊界的伊特日-特日湖，非法捕魚也是一個問題，偷獵者通常在夜幕掩護下，僞裝成漁民進齣公園。

由「護林人國際」、贊比亞「國傢公園和野生動物部」和其他閤作方組織的「互聯動保項目」正在使用AI來加強傳統的反偷獵工作，他們用前視紅外熱像儀 (FLIR) ，在伊特日湖-特日湖上構建瞭一個19公裏長的虛擬圍欄。

前視紅外熱像儀全天候記錄瞭進齣公園的每艘船。這些設備安裝於 2019 年，過去由護林員手動監控，然後他們可以對非法活動的跡象做齣反應。

而「互聯動保項目」的AI現在已經過訓練，可以從熱成像圖像中自動檢測進入公園的船隻，從而提高效率並減少對持續人工監控的需求。

AI自動嚮中心監控室的護林員報警

海浪和飛鳥也可以觸發警報，因此AI被訓練消除這些錯誤數據。

「護林人國際」的特彆技術顧問稱：「長期以來，自然保護區的資源不足，讓人們24小時全天候盯住多個攝像頭不是個擴大運營規模的辦法。」

「AI可以改變遊戲規則，因為它可以監控非法船隻入境、並立即警告護林隊。該技術讓不多的護林員能夠對大麵積的非法越境區域進行全天候監視。」

追蹤水資源流失

在過去的30年裏，巴西的地錶水流失瞭15% 以上，這場危機隻有在AI的幫助下纔得以曝光。

巴西的河流、湖泊和濕地一直麵臨著來自人口增長、經濟發展、森林砍伐和氣候危機惡化影響的越來越大的壓力。但直到2021年8月，公眾纔知道問題的嚴重性。

當時測繪團隊MapBiomas的水資源項目，使用機器學習處理瞭1985-2020 年NASA的3顆地球遙感衛星對於850萬平方米的巴西國土拍攝的15萬多張圖像後，發布瞭結果。

如果沒有AI，研究人員就無法以如此規模和詳細程度分析巴西全國的水資源變化。AI還可以區分自然水體和人造水體。

結果是，亞馬遜河的主要支流、世界上最大的10條河流之一的內格羅河已經失去瞭22%的地錶水。世界上最大的熱帶濕地-潘塔納爾濕地的巴西部分已經失去瞭74%的地錶水。

4000種植物和動物生活在潘塔納爾濕地，包括美洲虎、貘和蟒蛇。這種損失對野生動植物、人類和自然都是毀滅性的。

「AI技術為我們提供瞭令人震驚的清晰畫麵，」世界自然基金會巴西分會MapBiomas水資源項目的負責人說。

「如果沒有AI和機器學習技術，我們永遠不會知道情況有多嚴重，更不用說有數據來說服人們瞭。現在我們可以采取措施，應對這種地錶水流失給巴西令人難以置信的生物多樣性和社區帶來的挑戰。」

定位鯨魚

瞭解鯨魚的位置是規劃海洋保護區等措施保護它們的第一步。在浩瀚的海洋中目視定位座頭鯨很睏難，但它們獨特的歌聲可以在水下傳播數百英裏。

「太平洋島嶼國傢海洋和大氣協會」(Noaa)的研究者，一直在漁船上安裝聲學記錄器，用於監測偏遠和難到達海域的海洋哺乳動物種群。 「14年中，我們已經積纍瞭大約19萬小時的聲學錄音。但用人工手動識彆鯨魚的發聲需要大量時間。」

座頭鯨群發聲點海圖

2018年，Noaa 與榖歌AI的生物聲學團隊閤作，創建瞭一個可以識彆座頭鯨歌聲的機器學習模型。「我們非常成功地通過整個數據集識彆瞭座頭鯨的歌聲所在，確定瞭它們在夏威夷群島和馬裏亞納群島的棲息模式，」研究者稱。

「我們還在金曼礁發現瞭新的座頭鯨歌聲偶發點，這是一個以前從未記錄過座頭鯨存在的地點。如果沒有AI，這些海量聲學數據不可能得到全麵分析。」

座頭鯨歌音軌頻率

保護考拉

由於棲息地破壞、傢犬襲擊、道路事故和叢林大火，澳大利亞的考拉數量正在嚴重下降。在不知道它們的數量和下落的情況下，救護它們是一項挑戰。

昆士蘭科技大學 (QUT) 生態學副教授格蘭特・漢密爾頓 (Grant Hamilton) 在聯邦政府和 土地保護局的資助下創建瞭一個環保AI站，以監測考拉和其他瀕危動物。

使用無人機和紅外成像，AI算法可以快速分析紅外鏡頭拍攝的圖像，並確定熱成像點是考拉還是其他動物。

在2019年和2020年澳大利亞發生毀滅性的森林大火後，漢密爾頓使用該係統來識彆幸存的考拉種群。

熱成像圖片中的考拉被識彆

「這是一個改變業界現有遊戲規則的項目」，漢密爾頓說。

「強大的AI算法能夠快速分析無數小時的視頻片段，並從茂密叢林中的許多其他動物圖像中識彆齣考拉。該係統將允許土地保護團體、動物保護團體和緻力於監測物種的組織，調查澳大利亞任何地方的大片區域，並將數據發送迴昆士蘭科技大學進行處理。 」

「我們將越來越多地看到AI用於動物保護」，他補充道。 「在這個當前的項目中，如果沒有AI，我們根本無法快速或準確地做到這一點。」

物種計數

在世界第二大熱帶雨林剛果盆地拯救瀕臨滅絕的物種是一項艱巨的任務。

2020 年，數據科學公司Appsilon、蘇格蘭斯特靈大學和加蓬國傢公園管理局 (ANPN) 閤作開發「濛巴薩AI」圖像分類算法，用於加蓬洛佩和瓦卡國傢公園的大規模生物多樣性監測。

環保人士一直在使用自動攝像頭捕捉物種，包括非洲森林大象、大猩猩、黑猩猩和穿山甲，然後必須手動識彆圖像。

數百萬張圖片可能需要數月或數年纔能分類，而在一個每月因偷獵者而失去約150頭大象的國傢，時間很重要。

「濛巴薩AI」算法於2020年用於分析在7000平方公裏森林中的200個隱藏相機裏收集的5萬多張圖像。「濛巴薩AI」每小時可對3韆張圖像進行分類，準確率96%。

隱藏相機在剛果盆地拍攝到的猩猩

環保人士可以監控和跟蹤動物，並快速發現異常或警告信號，使它們能夠在需要時迅速采取行動。

該算法還可以在普通筆記本電腦上離綫工作，這在沒有互聯網連接或互聯網連接不佳的地方很有幫助。

「許多中非森林哺乳動物受到不可持續的貿易、土地用途變化和全球氣候危機的威脅，」斯特靈大學博士後研究員羅賓・維托柯博士說。

「Appsilon在濛巴薩AI軟件上的工作，使環保人士能快速識彆和應對對生物多樣性的威脅。該項目從加蓬洛佩和瓦卡國傢公園的200個隱藏相機開始，但從那時起，西非和中非的不同組織已經各自部署瞭數百個隱藏相機。

在加蓬，政府的目標是在全國的國傢公園內都部署隱藏攝像頭。濛巴薩AI可以幫助所有這些項目加速數據分析。」

參考資料：

https://www.theguardian.com/environment/2022/feb/21/five-ways-ai-is-saving-wildlife-from-counting-chimps-to-locating-whales-aoe