科技日報(bào)記者?劉霞
英國《自然》網(wǎng)站在近日的報(bào)道中指出，越來越多科學(xué)家正在將人工智能用于生物多樣性保護(hù)領(lǐng)域。他們通過分析大量數(shù)據(jù)，監(jiān)測生態(tài)系統(tǒng)，找出一段時(shí)間以來的趨勢，應(yīng)對生物多樣性喪失這一難題，并挽救瀕危物種。
人工智能承擔(dān)重任
現(xiàn)在，物種的消失速度是數(shù)百萬年前的數(shù)萬倍，多達(dá)100萬個(gè)物種瀕臨滅絕。鑒于此，聯(lián)合國2020年制定了一個(gè)目標(biāo)：到2030年，地球上至少有30%的土地、淡水和海洋以某種形式得到保護(hù)或養(yǎng)護(hù)。迄今為止，世界上僅約15%的陸地和7%的海洋受到了某種程度的保護(hù)。
國際非營利組織“未來社會(huì)”的創(chuàng)始人尼古拉斯·米艾表示，盡管人工智能目前“并不完美”，但可能會(huì)加速重要發(fā)現(xiàn)，非常需要人工智能專家參與設(shè)計(jì)模型，以及收集、標(biāo)記、質(zhì)量檢查和解釋數(shù)據(jù)。
Conservation AI的工具可以從攝像機(jī)鏡頭中識(shí)別物種。
圖片來源：《自然》網(wǎng)站
英國非營利組織Conservation AI正在將人工智能技術(shù)用于各種生態(tài)項(xiàng)目。該組織專家表示，沒有人工智能，人類可能永遠(yuǎn)無法實(shí)現(xiàn)聯(lián)合國提出的瀕危物種保護(hù)目標(biāo)。
“聲景”分析識(shí)別物種
德國維爾茨堡大學(xué)生態(tài)學(xué)家約格·米勒團(tuán)隊(duì)的研究已經(jīng)證明，人工智能工具可從錄音中識(shí)別動(dòng)物物種，從而幫助量化熱帶森林的生物多樣性。
在10月17日發(fā)表于《自然·通訊》雜志上的一項(xiàng)研究中，科學(xué)家使用人工智能分析了厄瓜多爾Chocó地區(qū)動(dòng)物的“聲景”，該地區(qū)以豐富的物種多樣性而聞名。他們在43塊代表不同恢復(fù)階段的土地上放置了記錄器，記錄動(dòng)物的“聲景”。這些土地囊括未受森林砍伐影響的林地、已被砍伐但隨后被遺棄并開始再生的地區(qū)，以及用于可可種植園和牧場的土地。隨后，他們將錄制的音頻文件交給專家，專家們鑒定出183種鳥類、41種兩棲動(dòng)物和3種哺乳動(dòng)物。
研究人員還將他們的錄音輸入“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”（CNN），該模型可識(shí)別鳥類的聲音。結(jié)果顯示，CNN能夠識(shí)別出專家已鑒定的183種鳥類中的75種，但該模型的數(shù)據(jù)集有限，僅包含該地區(qū)可能出現(xiàn)的77種鳥類。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以從雨林錄音中識(shí)別鳥類。
圖片來源：《自然》網(wǎng)站
這一研究表明，人工智能可利用聲音對熱帶地區(qū)的物種進(jìn)行更全面的識(shí)別，現(xiàn)在需要的只是人類收集更多數(shù)據(jù)。
實(shí)時(shí)監(jiān)測生物多樣性
Conservation AI組織的研究人員開發(fā)了一些模型，可搜索無人機(jī)或紅外相機(jī)拍攝的鏡頭和圖像，以識(shí)別野生動(dòng)物（包括極度瀕危物種），并跟蹤動(dòng)物的活動(dòng)。
他們建立了一個(gè)免費(fèi)的在線平臺(tái)，使用其模型自動(dòng)分析圖像、視頻或音頻文件，包括來自實(shí)時(shí)攝像機(jī)鏡頭和其他傳感器的數(shù)據(jù)。當(dāng)發(fā)現(xiàn)用戶感興趣的物種時(shí)，該模型可通過電子郵件通知用戶。
到目前為止，Conservation AI組織已處理了超過1250萬張圖像，檢測到68個(gè)物種的400萬多只動(dòng)物的外貌，其中包括烏干達(dá)的瀕危穿山甲、加蓬的大猩猩和馬來西亞的猩猩。
該平臺(tái)每小時(shí)可處理數(shù)萬張圖像，而人類最多只能處理幾千張，人工智能處理數(shù)據(jù)的速度可讓自然資源保護(hù)者迅速采取行動(dòng)，保護(hù)脆弱物種免受偷獵和火災(zāi)等威脅。
模擬人類活動(dòng)的影響
除實(shí)時(shí)監(jiān)測生物多樣性以外，人工智能還可用來模擬人類活動(dòng)對生態(tài)系統(tǒng)的影響，并重建歷史變化。例如，研究人員利用人工智能發(fā)現(xiàn)了淡水生態(tài)系統(tǒng)中長達(dá)一個(gè)世紀(jì)的環(huán)境退化是如何導(dǎo)致生物多樣性喪失的。
盡管有充分的證據(jù)表明，人類活動(dòng)導(dǎo)致了河流和湖泊的生物多樣性喪失，但科學(xué)家對哪些環(huán)境因素的影響最大卻知之甚少。英國伯明翰大學(xué)研究進(jìn)化生物系統(tǒng)的露易莎·奧爾西尼指出，長期數(shù)據(jù)對于將生物多樣性的變化與環(huán)境變化聯(lián)系起來，并確定可實(shí)現(xiàn)的保護(hù)目標(biāo)至關(guān)重要。
奧爾西尼團(tuán)隊(duì)利用人工智能開發(fā)了一個(gè)將生物多樣性與歷史環(huán)境變化聯(lián)系起來的模型。在今年早些時(shí)候發(fā)表于《eLife》雜志的一項(xiàng)研究中，該團(tuán)隊(duì)獲得了過去一個(gè)世紀(jì)湖泊沉積物中植物、動(dòng)物和細(xì)菌留下的遺傳物質(zhì)，她們對沉積物層進(jìn)行了年代測定，并提取了環(huán)境DNA進(jìn)行測序，然后使用人工智能，將這些數(shù)據(jù)與氣象站的氣候信息、直接測量和全國調(diào)查的化學(xué)污染數(shù)據(jù)相結(jié)合，以確定數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性。
結(jié)果顯示，殺蟲劑和殺菌劑的使用，加上極端溫度事件和降水，可解釋該湖90%的生物多樣性損失。
研究人員表示，使用人工智能的主要好處是它不受假設(shè)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。人工智能可從過去的數(shù)據(jù)中“學(xué)習(xí)”，并以比以往更高的準(zhǔn)確性預(yù)測生物多樣性的未來趨勢。
