AI成野生动物“保护神”：没有图像识别算法考拉就会灭绝

从躲藏相机录像、卫星图像到灌音，AI正在惩罚这些环保大数据时极有助益。AI能够研习若何识别数千张热成像照片中哪些包蕴罕有物种；或正在数小时的野外音频纪录中寻得动物的啼声。这些都大大裁汰了征采紧要环保数据所需的体力劳动。

于是当下AI正正在助助维持座头鲸、考拉和雪豹等众种物种，支撑科学家、切磋职员和护林员从反偷猎寻视到监测物种等紧要职责中的任务。

借助利用算法和模子来研习、领略和适当的呆板研习体系，AI平常可以竣工数百人的任务，得到更速、更省钱和更有用的结果。

赞比亚的卡弗埃邦度公园具有6600众头非洲象，占地22400平方公里，因而阻遏盗猎是一项庞大的后勤挑拨。位于公园范围的伊特日-特日湖，犯法打鱼也是一个题目，偷猎者平常正在夜幕包庇下，伪装成渔民进出公园。

由「护林人邦际」、赞比亚「邦度公园和野天真物部」和其他配合方结构的「互联动保项目」正正在利用AI来加紧古代的反偷猎任务，他们用前视红外热像仪 (FLIR) ，正在伊特日湖-特日湖上修筑了一个19公里长的虚拟围栏。

前视红外热像仪全天候纪录了进出公园的每艘船。这些摆设装配于 2019 年，过去由护林员手动监控，然后他们能够对犯法行为的迹象做出反映。

而「互联动保项目」的AI现正在仍旧过锻练，能够从热成像图像中自愿检测进入公园的船只，从而降低效果并裁汰对接续人工监控的需求。

「护林人邦际」的格外本领照应称：「永远往后，自然维持区的资源亏损，让人们24小时全天候盯住众个摄像头不是个扩充运营范畴的方法。」

「AI能够转化逛戏法规，由于它能够监控犯法船只入境、并速即戒备护林队。该本领让不众的护林员可以对大面积的犯法越境区域举行全天候看管。」

巴西的河道、湖泊和湿地向来面对着来自生齿增进、经济起色、丛林砍伐和天色危急恶化影响的越来越大的压力。但直到2021年8月，民众才晓得题目的告急性。

当时测绘团队MapBiomas的水资源项目，利用呆板研习惩罚了1985-2020 年NASA的3颗地球遥感卫星对付850万平方米的巴西疆域拍摄的15万众张图像后，发外完结果。

若是没有AI，切磋职员就无法以如斯范畴和具体水准剖析巴西宇宙的水资源蜕化。AI还能够辨别自然水体和人制水体。

结果是，亚马逊河的厉重支流、寰宇上最大的10条河道之一的内格罗河仍旧失落了22%的地外水。寰宇上最大的热带湿地-潘塔纳尔湿地的巴西一面仍旧失落了74%的地外水。

4000种植物和动物糊口正在潘塔纳尔湿地，包含美洲虎、貘和蟒蛇。这种耗损对野天真植物、人类和自然都是消亡性的。

「AI本领为咱们供给了令人震恐的清爽画面，」寰宇自然基金会巴西分会MapBiomas水资源项主意有劲人说。

「若是没有AI和呆板研习本领，咱们悠久不会晓得状况有众告急，更不消说少睹据来说服人们了。现正在咱们能够采用举措，应对这种地外水流失给巴西令人难以置信的生物众样性和社区带来的挑拨。」

懂得鲸鱼的名望是谋划海洋维持区等举措维持它们的第一步。正在伟大的海洋中目视定位座头鲸很贫乏，但它们奇特的歌声能够正在水下鼓吹数百英里。

「安好洋岛屿邦度海洋和大气协会」(Noaa)的切磋者，向来正在渔船上装配声学纪录器，用于监测偏远和难抵达海域的海洋哺乳动物种群。 「14年中，咱们仍旧积聚了大约19万小时的声学灌音。但用人工手动识别鲸鱼的发声必要大批岁月。」

2018年，Noaa 与谷歌AI的生物声学团队配合，创筑了一个能够识别座头鲸歌声的呆板研习模子。「咱们特别凯旋地通过所有数据集识别了座头鲸的歌声所正在，确定了它们正在夏威夷群岛和马里亚纳群岛的栖息形式，」切磋者称。

「咱们还正在金曼礁发明了新的座头鲸歌声偶发点，这是一个以前从未纪录过座头鲸存正在的场所。若是没有AI，这些海量声学数据不行够取得全体剖析。」

因为栖息地摧毁、家犬袭击、道途变乱和森林大火，澳大利亚的考拉数目正正在告急低落。正在不晓得它们的数目和下降的状况下，救护它们是一项挑拨。

昆士兰科技大学 (QUT) 生态学副教员格兰特·汉密尔顿 (Grant Hamilton) 正在联邦政府和 土地维持局的资助下创筑了一个环保AI站，以监测考拉和其他濒危动物。

利用无人机和红外成像，AI算法能够急速剖析红外镜头拍摄的图像，并确定热成像点是考拉依然其他动物。

正在2019年和2020年澳大利亚产生消亡性的丛林大火后，汉密尔顿利用该体系来识别幸存的考拉种群。

「巨大的AI算法可以急速剖析众数小时的视频片断，并从茂密森林中的很众其他动物图像中识别出考拉。该体系将答应土地维持集团、动物维持集团和悉力于监测物种的结构，视察澳大利亚任何地方的大片区域，并将数据发送回昆士兰科技大学举行惩罚。 」

「咱们将越来越众地看到AI用于动物维持」，他填充道。 「正在这个而今的项目中，若是没有AI，咱们基本无法急速或确实地做到这一点。」

2020 年，数据科学公司Appsilon、苏格兰斯特灵大学和加蓬邦度公园经管局 (ANPN) 配合开采「蒙巴萨AI」图像分类算法，用于加蓬洛佩和瓦卡邦度公园的大范畴生物众样性监测。

环保人士向来正在利用自愿摄像头捕获物种，包含非洲丛林大象、大猩猩、黑猩猩和穿山甲，然后务必手动识别图像。

数百万张图片能够必要数月或数年材干分类，而正在一个每月因偷猎者而失落约150头大象的邦度，岁月很紧要。

「蒙巴萨AI」算法于2020年用于剖析正在7000平方公里丛林中的200个躲藏相机里征采的5万众张图像。「蒙巴萨AI」每小时可对3千张图像举行分类，确实率96%。

「很众中非丛林哺乳动物受到弗成接续的交易、土地用处蜕化和环球天色危急的威逼，」斯特灵大学博士后切磋员罗宾·维托柯博士说。

「Appsilon正在蒙巴萨AI软件上的任务，使环保人士能急速识别和应对对生物众样性的威逼。该项目从加蓬洛佩和瓦卡邦度公园的200个躲藏相机劈头，但从那时起，西非和中非的分歧结构仍旧各自摆设了数百个躲藏相机。

正在加蓬，政府的标的是正在宇宙的邦度公园内都摆设躲藏摄像头。蒙巴萨AI能够助助一切这些项目加快数据剖析。」