據報道，目前非洲中部森林大象的數量已從2011年的10萬頭銳減到了現在的4萬頭，為了保護瀕危大象，康奈爾大學有一項大象監聽計劃，利用聲音傳感器跟蹤森林大象，但由於森林偏遠再加上聲音文件太大，使得收集和分析數據的工作常常需要數月之久。
現在，一家名為Conservation Metrics的初創公司研發了一種新科技，利用人工智能將低頻、長時間的大象叫聲從其他雜音中區分出來。如此一來，科學家們現在可以在五分之一的時間裡迅速瞭解大象的生活習性。剛果共和國的國家公園裡安裝了50個傳感器，用於大象監聽項目，這些巨大的文件每月可產生7tb的數據。隨著機器學習和深層神經網絡的發展，科學家們能更快、更精確的分析這些數據，加快了保護瀕危大象的效率。
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