AI成野生动物保护神：没有图像识别算法，考拉就会灭绝( 二 ) 按照当下从业者的说法

「AI技术为我们提供了令人震惊的清晰画面，」世界自然基金会巴西分会MapBiomas水资源项目的负责人说。
「如果没有AI和机器学习技术，我们永远不会知道情况有多严重，更不用说有数据来说服人们了。现在我们可以采取措施，应对这种地表水流失给巴西令人难以置信的生物多样性和社区带来的挑战。」
定位鲸鱼
了解鲸鱼的位置是规划海洋保护区等措施保护它们的第一步。在浩瀚的海洋中目视定位座头鲸很困难，但它们独特的歌声可以在水下传播数百英里。
「太平洋岛屿国家海洋和大气协会」(Noaa)的研究者，一直在渔船上安装声学记录器，用于监测偏远和难到达海域的海洋哺乳动物种群。「14年中，我们已经积累了大约19万小时的声学录音。但用人工手动识别鲸鱼的发声需要大量时间。」

文章图片

文章图片

座头鲸群发声点海图
2018年， Noaa与谷歌AI的生物声学团队合作，创建了一个可以识别座头鲸歌声的机器学习模型。「我们非常成功地通过整个数据集识别了座头鲸的歌声所在，确定了它们在夏威夷群岛和马里亚纳群岛的栖息模式，」研究者称。
「我们还在金曼礁发现了新的座头鲸歌声偶发点，这是一个以前从未记录过座头鲸存在的地点。如果没有AI ，这些海量声学数据不可能得到全面分析。」

文章图片

文章图片

座头鲸歌音轨频率
保护考拉
由于栖息地破坏、家犬袭击、道路事故和丛林大火，澳大利亚的考拉数量正在严重下降。在不知道它们的数量和下落的情况下，救护它们是一项挑战。
昆士兰科技大学(QUT)生态学副教授格兰特·汉密尔顿(GrantHamilton)在联邦政府和土地保护局的资助下创建了一个环保AI站，以监测考拉和其他濒危动物。
使用无人机和红外成像， AI算法可以快速分析红外镜头拍摄的图像，并确定热成像点是考拉还是其他动物。
在2019年和2020年澳大利亚发生毁灭性的森林大火后，汉密尔顿使用该系统来识别幸存的考拉种群。

文章图片

文章图片

热成像图片中的考拉被识别
「这是一个改变业界现有游戏规则的项目」，汉密尔顿说。
「强大的AI算法能够快速分析无数小时的视频片段，并从茂密丛林中的许多其他动物图像中识别出考拉。该系统将允许土地保护团体、动物保护团体和致力于监测物种的组织，调查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进行处理。」
「我们将越来越多地看到AI用于动物保护」，他补充道。「在这个当前的项目中，如果没有AI ，我们根本无法快速或准确地做到这一点。」
物种计数
在世界第二大热带雨林刚果盆地拯救濒临灭绝的物种是一项艰巨的任务。
2020年，数据科学公司Appsilon、苏格兰斯特灵大学和加蓬国家公园管理局(ANPN)合作开发「蒙巴萨AI」图像分类算法，用于加蓬洛佩和瓦卡国家公园的大规模生物多样性监测。
环保人士一直在使用自动摄像头捕捉物种，包括非洲森林大象、大猩猩、黑猩猩和穿山甲，然后必须手动识别图像。
数百万张图片可能需要数月或数年才能分类，而在一个每月因偷猎者而失去约150头大象的国家，时间很重要。