from: microsoft blogs 編譯 : Lin
從北極圈融化的冰川到原始的阿蒂特蘭湖藻類的大量繁殖，從默奇森瀑布周圍的生態系統變化再到南極洲的企鵝追蹤，我們渴望瞭解周圍世界及其變化。為了將人工智能的技術力量賦予地球科學及其相關領域的研究中，微軟的研究人員與國家地理學會合作，開展了“人工智能地球創新計劃”。
在人工智能的幫助下，這11位不同方向的研究人員用全新的方式改變了地球科學和環境科學的研究方式，以更有效和可持續地方式監控、建模並最終管理世界的自然資源，為目前地球面臨的關鍵問題提供了可行的解決方案。本文我們將從：氣候變化、生物多樣性保護、農業監測分析、水資源監控保護等四個不同的方面來呈現人工智能與地球環境科學攜手發展的最新成果。
氣候變化
數據已經清晰的表明全球變暖的趨勢及其造成的巨大影響。但什麼才是最有效的行動？如何才能定量評估全球治理的有效性？在AI的幫助下人們正在逐漸發現這兩個關鍵問題的答案。
更好地瞭解地球融化的冰川
融化的冰川提供了關於地球變暖的最為清晰的視覺證據。不幸的是，收集數據和測量這些變化只能以相當粗暴地方式進行，這使得測量冰川表面的變化和融化速率變得相當棘手。在過去的十年中，來自英國的極地科學家Joseph Cook在格陵蘭冰原等地進行了超過12次的北極野外探險。
來自英國的極地科學家Joseph Cook在格陵蘭冰原等地進行了超過12次的北極野外探險。
但對於數據的採集處理困難重重，這些經歷促使他探索將機器學習應用於研究的可能性，特別是將其應用於無人機和衛星的光學數據，以觀察不斷變化的冰凍圈。觀察冰川或者冰原動力學特徵的關鍵在於捕捉冰面演變的複雜性，從原始的雪到塵埃覆蓋、再到被藻類覆蓋和被水漫過的冰面都需要進行詳盡的分析。通過訓練算法來識別不同的表面如何反射某些波長的光，使得直接從圖像對不同冰面進行準確的分類成為可能。目前正在無人機採集的光學數據上進行測試，在精度和速度達到目標後Joseph Cook團隊將把它們應用於衛星遙感數據，使其能夠擴展到對整個冰川的研究中。
預測非洲與氣候有關的移民
世界各地的人們已在調整其行為來應對氣候變化，包括改變其居住地址。這些行為可以提供有關線索，如某些地理區域是如何經歷氣候變化的，人們將如何應對這些變化等。但是，預測氣候的變化在何時、何地以及以何種方式引起人們的大規模遷移則非常困難，因為在許多國家，有關人口遷徙的歷史模式都沒有記錄。
Solomon Hsiang的研究開闢了新的領域，其研究表明氣候變化既增加了社會各階層的衝突，又與生產力的急劇下降相關聯。現在，Hsiang的團隊正應用人工智能來了解氣候變化在過去如何影響非洲的人口遷移，並著眼於這一趨勢在未來的發展。基於從1943年來非洲18個國家的160萬張航拍圖像，研究人員將機器學習應用於這些圖像的分析和整理，該團隊正在重建非洲各地人口密度、城市範圍和土地利用的編年史。在統計工具、經濟理論和氣候模型的幫助下，研究人員可以基於歷史數據估計出非洲的移民趨勢，理解面臨的危險和背後的原因將幫助政府和社會各界更好的調整目前的政策並更好地適應未來。
生物多樣性保護
近年來的研究表明地球上生物多樣性面領著嚴峻的挑戰，留給人類做出改變的時間已經不多了。但在研究資源和數據粒度的限制下，如何推動生物多樣性的研究成為了擺在科學家面前一個重要的挑戰。但隨著AI的發展，更有效的和更大規模的研究成為可能，生物學家可以更加準確的估計和分析生物的數量、分佈和生活狀況，以便提出更加有效的措施。
追蹤南極企鵝種群
南極洲及其周圍的海洋是一片蠻荒而偏遠的原野。受到氣候變化的影響，冰川融化和氣候變暖改變了當地野生動物種群（包括企鵝）的棲息地和覓食地。但由於地理位置偏遠人跡罕交通不便，研究者在收集和處理企鵝的數據方面都面臨困難。石溪大學的定量生態學家和副教授Heather Lynch認為，人工智能可以大幅度解決研究者們面臨的數據挑戰。
Heather Lynch，定量生態學家和副教授，同時就職於石溪大學生態與進化系及高級計算科學研究所。
她計劃利用計算機視覺在衛星圖像中找到鳥糞汙漬。利用計算機視覺的方進行企鵝群體的種群估計。通過衛星圖像掃描搜索出企鵝分辨的面積，並建立起與種群數量的關係。這將從衛星圖像中自動化的檢測出企鵝的數量並預測其種群數據量的發展，為決策者提供更準確的信息支撐。
識別聲場記錄中的鳥鳴
鳥鳴由於其特有的複雜性而特別難以分類。但是瞭解鳥類種群很重要，除了瞭解鳥類本身的健康狀況，還可以可以提供環境惡化的早期預警。匹茲堡大學生物科學系助理教授Justin Kitzes正在開展人工智能輔助調查和鳥類分類，以更好地瞭解鳥類種群的變化。由於各種鳥類都有自己獨特的鳴叫聲譜，他開發了一款用於鳥類聲音分類的軟件OpenSoundscape。
Justin Kitzes匹茲堡大學生物科學系助理教授。
這一軟件可以運行在筆記本電腦、雲服務或超級計算機上來對採集到的野外聲場進行分析和分類。其背後支撐的數據庫中收集了美國發現的約600種鳥類鳴叫數據，並建立可準確分類模型來實現聽聲識鳥的任務。通過這項工作實現的數據收集將有助於有效保護鳥類。
監測熱帶雨林中的昆蟲聲音
Holger Klinck，康奈爾大學實驗室伊薩卡生物聲學研究項目主任。
雖然熱帶雨林為地球和人類帶來的益處眾所周知，但人們對其中所包含的物種和生態系統的瞭解仍然遠遠不夠，因為高大茂密的植被使得人們難以觀察野生動物。由於昆蟲的聲音具有種內相同種間不同的特性、同時昆蟲對於當地環境具有指示器和監測器的作用，康奈爾大學生物聲學研究項目的Holger Klinck和Laurel Symes正在尋求人工智能中的昆蟲聲學監測，以此更好地瞭解雨林棲息地的動態。Klinck的團隊首先關注美洲大螽斯，這是一種廣泛分佈的物種，佔據了熱帶食物網的中心位置。通過觀察和分析各種各樣的美洲大螽斯如何與其他森林物種（植物和動物）相互作用，可以提供有關整個生態系統的大量信息。Klinck旨在將昆蟲擴展到其他物種，包括鳥類、猴子和其他發聲動物，以幫助推進熱帶雨林的保護。
獅子種群的數據獲取和共享
在進行動物統計時，如何區分動物是不同區域的不同動物還是遷徙到不同區域的同一動物是十分困難的事情。同時研究這些動物遷徙出棲息地的原因也十分重要。有效的動物保護需要人們知道現實世界中存在著哪些動物，且這些動物生活在何處。當動物幾乎沒有區別特徵時，回答這些物體十分困。對於獅子的監控和保護來說，即使是對於訓練有素的研究人員而言，獅子看起來也幾乎一樣。
獅子協作識別工程師Justin Downs。
能讓研究任務變得更輕鬆的是獅子識別合作伙伴網絡（LINC），這是生物學家Stephanie Dolrenry和系統工程師Justin Downs的心血結晶。它通過結合協作數據庫、創新的人工智能搜索功能和社交媒體工具的自定義Web應用程序將有關獅子的研究結合在一起。LINC為保護工作、公民科學家和政府機構之間的互動和數據共享創建了一個平臺，以幫助制定和發展保護政策。目前LICN平臺利用了AI技術幫助識別獅子個體，通過將臉部識別技術應用於獅子監測中，可以比人類更加準確高效的識別出獅子的身份。準確的數據將有助於計劃的更好地調整和實施。
農業
農業是目前人類面臨的最大挑戰之一。隨著需要供養的人類越來越多，而可耕種土地不斷減少，再加上水源收縮、需要餵養的牲畜增加，以及頻繁的氣候變化讓農業的穩產增產面臨著巨大的調整。為了解決這些問題，人類利用各種精妙的技術手段來不斷促進農業的生產力。AI和自動化技術的結合為現代農業的發展帶來了新的可能。
提高烏干達的灌溉效率
在有限土地和水資源的限制下要生產出更多的糧食，精度特別是水的精細化管理至關重要。測量用水量的方法之一就是測定從土壤和植物表面的水汽蒸發量（蒸騰率）。要是沒有蒸騰率數據，農民的灌溉可能就會浪費大量的水資源。但測量蒸騰率是十分困難的事情。
Torsten Bondo，丹麥DHI GRAS公司的業務開發經理和高級遙感工程師。
來自丹麥的Torsten Bondo和Radoslaw Guzinski正在探索如何使用機器學習和衛星圖像生成現場的蒸發蒸騰測量。他們正在開發一種開源算法，可以合併來自光學和熱衛星的數據以及氣象數據，以確定有效灌溉的適當水量。該系統將在烏干達的一個大型國家灌溉項目上進行測試。該團隊預測，這一技術可以減少高達30％的用水量，節水區域的作物產量也與原來相同。他們希望這項技術將為全球其他乾旱多發國家帶來更好的灌溉方法——幫助節約用水併為後代提供糧食。
繪製農業用地和用水圖
氣候變化使得降水無法預測，為了更好的灌溉很多地下水灌溉系統被開發出來。但大量抽取地下水將會導致水體生態系統的破壞，造成土壤龜裂、海水倒灌和土壤鹽鹼化等惡果。
Kelly Caylor，加州大學聖塔芭芭拉分校地球研究所所長、地理系生態水文學教授。
加州大學聖巴巴拉分校生態水文學教授凱利凱勒正在調查地下水源的用水量。 他正在開發一種網絡工具，利用機器學習識別衛星圖像中活躍的作物田地和地理空間分析工具，以監測作物隨時間變化的情況，從而瞭解作物在哪裡生長和生長持續多長時間，然後將其與天氣數據相關聯，系統還可以推斷出正在使用多少水。通過更好地瞭解中心樞紐灌溉的地下水使用量將有可能帶來更加優化和有效的實踐，以及更好的水資源管理政策。
檢測烏干達的土地覆蓋變化
烏干達的默奇森瀑布國家公園是大象、長頸鹿、河馬和黑猩猩等標誌性物種的伊甸園。附近的艾伯特湖及其周邊地區支持漁業和農業，並且富含其他自然資源。在默奇森瀑布周圍，最近一次地表覆蓋測繪是在十多年前完成的。為了管理自然資源特別是開發這些自然資源對整個區域帶來的影響是十分重要的，但如果不瞭解當地的土地覆蓋狀況和變化，管理將無從下手。
Ketty Adoch，烏干達地理信息系統專家。
地理信息系統專家Ketty Adoch正在努力解決這個問題。作為將技術工具應用於地理數據的主要倡導者，她將在衛星圖像上使用監督分類和機器學習來檢測土地覆蓋類型的形狀或大小的變化，例如改變樹木覆蓋的陰影。她將在歷史時間線進行這些分析，隨著研究的進行這一算法將能在未來十年持續進行。這一創造的關鍵成果——記錄研究結果的算法和地圖——將使研究人員、環保主義者和技術人員能夠監測該地區的土地覆蓋變化，瞭解石油活動的影響並支持未來的保護工作。
水資源
淡水資源只佔全球水資源的2%，並且只有不到1%是人類可用的。在有限的資源下，生產生活和人發展面臨著巨大的壓力。對於水資源的檢測、監控和管理也需要更為精確的度量。
提供有害藻類爆發疫情的早期預警
Africa Flore，阿拉巴馬大學地球系統科學中心的研究科學家。
多年來，危地馬拉高原的阿蒂特蘭湖水質純淨，是自然美景和生物多樣性的標誌。然而，在2009年，湖泊首次經歷了有害藻類的繁殖（HABs）——藻類的失控菌落從水中吸取氧氣並使其對湖中的生物具有潛在毒性。藻類的爆發讓人們意識到保護這片美麗湖泊的重要性和緊迫性。但危地馬拉的資源極其有限，無法支撐大規模的調查和分析。但幸運的是，Flores和她的團隊對來自不同衛星的圖像數據集進行深入分析。機器學習將幫助他們識別可預測未來藻類繁殖的變量。對這些觸發因素的瞭解可以轉化為精確的預防行動，這不僅能實踐於Africa Flore家鄉的湖泊中，在中美洲和南美洲具有類似條件的其他淡水水體中也能起到作用。
檢測和繪製小型水壩和水庫
Gretchen Daily，斯坦福大學“自然資本項目”（the Natural Capital Project）的聯合創始人
世界各地數以百萬計的水壩和水庫提供飲用水和水力發電，但如果不經過精心建造和管理，它們可能對環境構成風險。在“自然資本項目”中，一個由Gretchen Daily，Lisa Mandle，Richard Sharp和Charlotte Weil組成的小團隊正在開展項目，該團隊將遙感數據與機器學習相結合，以開發一種可以探測較小的水壩和水庫的模型。為此，他們將使用水壩的座標在高分辨率衛星圖像上定位數千個已經映射的水壩，然後使用機器學習根據衛星圖像中的共享特徵預測其他水壩的位置。這一實踐帶來的結果將是一個用於檢測水壩和水庫的開源算法——可以免費提供給更廣泛的保護項目和可持續發展社區。瞭解水壩和水庫所處的位置將有助於減輕其環境影響、保護和管理水文生態系統服務，並更可持續地規劃發展。
如果想更為詳細的瞭解這些項目的實施和具體研究狀況，請訪問：
https://www.nationalgeographic.org/grants/grant-opportunities/ai-earth-innovation/
以及AI for Earth Innovation Grant program正在進行和即將開始的新項目：
https://www.microsoft.com/en-us/ai-for-earth/
我們善用AI，保護共同的地球家園！
-The End-
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