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2020年4月28日 星期二

AI是保護環境的救星(下)

效率比人類快 3000 倍的AI是保護環境的救星
效率比人類快 3000 倍的AI是保護環境的救星


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比人快 3,000 倍!Google AI 省時省力拚保育


過去用人力一張一張的辨識照片影像,一個小時最多也只能處理 1,000 張照片。但假如使用 Google Wildlife Insights AI人工智慧影像辨識分析的速度可達3,000 倍以上,等於ㄧ小時能處理多達 3 千 6 百萬張照片。

▲Google AI 可辨識出照片中的物種或空景。

當然,目前尚不能精準辨識出地球上所有物種,但其中 614 種物種如美洲豹、非洲象與羚羊等,Google AI 有最多達 98.6% 的準確度。且最重要的是,若是沒拍到動物的空景,人工智慧  AI 可以快速地辨識出並且剔除,就已省下一大筆人工篩選時間了。

此外,AI 在辨識的同時也能統計相同區域中出沒的動物,計算出物種分布密度,提出一份較為準確的數據給予大眾使用。識別、分析和共享野生動物的數據,以近乎即時的方式揭示野生生物的現況。

只聞其聲不見其「魚」 Google AI 用音頻追蹤鯨魚


除了在陸地上跑跳的動物外,海中優游的座頭鯨也是 Google 關心的對象。

座頭鯨以其躍出水面姿勢、長長的胸鰭與富有深意的叫聲而聞名,被稱為「大海的歌唱家」。然而,隨著遠洋漁業的發展,座頭鯨曾一度被列為瀕危物種。根據《自然》雜誌發表的一篇報告指出,商業性捕魚已使近 90% 的大型掠食性魚類消失,其中就包括座頭鯨。

為了保育面臨絕種危機的座頭鯨,第一步是要確認他們出現的位置和時間。Google 在東京舉行的「Solve with AI」論壇上,公開了 Google 與美國國家海洋暨大氣總署(NOAA)合作訓練神經網路模型的 AI,可自動偵測辨識座頭鯨的聲音,並進一步定位其所在地。

▲Google 與 NOAA 建立了網站「鯨魚之歌」,分享了數千小時的鯨魚歌聲。

要從這些錄音中辨識出座頭鯨的聲音並不簡單,水下錄音機會錄下各式各樣的聲音,而雨聲或是船隻的噪音,也常混淆判斷。並且座頭鯨的叫聲特別難分辨,不如藍鯨、長鬚鯨等其他鯨類會發出固定的叫聲,座頭鯨的叫聲複雜且多變,更是加深辦識難度。

NOAA 過去已錄製了超過 17 萬小時的水下錄音,「若要人手處理,需要24 小時不眠不休地聆聽 19 年,要人手分析簡直是天方夜譚。」

Google AI 將這些水下聲音轉視覺化,以頻譜表示,不斷標記頻譜資料訓練,就能讓 AI 更精準的標記出錄音中的座頭鯨聲音。現在 AI 已經可以根據錄音中的座頭鯨聲音,在地圖上標記出他們出現的時間地點,甚至得知牠們的遷徙途徑,用於保育和研究。

這些生活在地球已有 5000 萬年的大型哺乳動物,能否能夠繼續優游海洋,也許命運就交託在 AI 手中。


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2020年4月27日 星期一

AI是保護環境的救星(上)

AI效率比人類快 3000 倍
AI效率比人類快 3000 倍


保護環境除了個人力行友善地球之外,在氣候劇烈變化下人工智慧 AI是生態保育的關鍵技術!
如今,氣候變遷是人類面臨的最大挑戰之一,全球變暖、冰川消融、物種滅絕、海平面上升到極端天氣事件頻發等等,能挽回的時間越來越緊迫。也許我們可以借助於效率比人類快 3000 倍的 AI 人工智慧⋯⋯


「現代問題需要現代手段」


《自然氣候變遷》(Nature Climate Change)期刊研究生物多樣性資料庫中的 48,786 個動植物物種,並進行電腦氣候變遷模擬,而結果表明:若無法有效減少溫室氣體排放,屆時全世界 57% 的植物和 34% 的動物將會失去超過一半的家園。
這將對上萬種物種產生毀滅性的影響,常見、珍稀和瀕危物種都難逃一劫。而許多動物保育或環保團體正在抓緊時間,記錄下野生動物的姿態、習性乃至等聲音等資料。
但,先不論人工採集資料所需耗費的成本,以人力一項項辨識分析巨量的資料往往是事倍功半、耗時過久,此時 AI 的優勢變展現出來:經訓練的 AI 辨識資料的時間比人類少了 1/3000!等於人類辨識完一張相片的時間,AI 已經辨識完 3000 張了。


動植物資料庫最強救星 AI 輕鬆處理百萬張照片


在物種生態研究領域中「相機陷阱」(Camera Traps)是一種採集原始照片常用的方式。將鏡頭長期放置在大自然,再利用紅外線感應並自動拍攝的,時常被應用在觀察野生動物與尋找稀有物種上。
隨著相機畫質不斷提高,相機陷阱的運用也愈來愈盛行。然而,即使是被動拍攝,一年拍攝的照片也多達數百萬張,其中可能只拍到動物閃身而過、或是拍到空蕩蕩的背景,但也很可能捕捉到珍貴的一幕。
為了處理這些人力無法負擔的百萬張照片,Google 成立了「Wildlife Insights」平台,並訓練了專責辨識照片的 AI。根據介紹,Google 用了 870 萬張動物圖像去訓練 AI,這比全世界博物館中的動物標本總和都還多。
任何人只要將相片上傳到此平台,AI 就會自動分析識別照片中有沒有拍到動物、是什麼動物。
▲相機陷阱如同人類在大自然中的眼睛,而 AI 則是過濾出有用資料的關鍵。
同時 Wildlife Insights 平台也匯總了來自世界各地的照片,統整出全球各地野生動物分布的即時數據並無償公開。目的是結合生態保育、AI 尖端技術與大數據分析技術,無論是動保團體、生態動植物科學家或一般民眾都共享這些自然生物的資料,在保育全球野生動植物種群的目標上功不可沒。

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