通過人工智慧、衛星圖像和智能無人機繪製全球汙染地圖

2021-01-12 願你陽光下像孩子

新興數字世界最引人入勝的主題之一,是如何利用數據、計算能力和人工智慧的完美融合,造福社會。雖然今天大多數圍繞這些話題的討論都強調商業利潤,但同樣的技術也具有不可思議的潛力,可以重塑我們對世界的理解,並為我們的星球帶來積極的變化。從繪製全球捕魚船隊到繪製地球上不斷變化的森林,數據、計算和人工智慧都可以得到非常積極的利用。如果我們可以用同樣的方法來處理全球汙染,特別是測繪非法垃圾堆積物,結果會怎樣?

四年前,我遇到了下級法官Kenk讓我們基金會的使命是「連接,使世界各地的人們和組織,使我們的地球浪費自由」,當時有113個國家的1500萬名志願者工作清除非法傾倒世界各地的網站。該組織使命的核心是能夠在全球範圍內持續繪製未經授權的垃圾傾倒地點的地圖,而這在很大程度上依賴於公民志願者繪製的地圖。

增加公民垃圾地圖覆蓋面的一個想法是,將像《精靈寶可夢Go》這樣的廣受歡迎的增強現實遊戲重新定位為公民地圖平臺。

想像一下,基於位置的遊戲開發人員可以在他們的應用程式中添加一個通用按鈕,讓用戶報告他們在遊戲過程中遇到的現實世界基礎設施問題,從坑坑窪窪到塗鴉到危險的人行道,再到他們散步時遇到的非正式垃圾場。這樣的數據集可以進行地理標記,甚至允許用戶上傳照片,使所有報告都可以在一個開放的數據集中使用,公民社會組織、政府和研究人員可以使用這個數據集來處理這些報告。

當然,這種地面報告仍受限於陌生人願意花時間來幫助改善他們的城市,遊戲廠商願意添加額外的功能沒有直接與遊戲和有限的一組用戶採取的路線的遊戲,只覆蓋地球的一部分。

如何利用我們已有的數據,比如使用人工智慧算法掃描全球新聞圖像,尋找垃圾圖像?我的開放數據GDELT項目每天使用谷歌的雲視覺API編目近100萬張全球新聞圖像。今天,GDELT收錄了近5億張新聞圖片,涵蓋了近三年半的全球事件。在這些目錄標籤中有許多與汙染和廢物有關的標籤,包括日常新聞圖片背景中的垃圾。

如果人們可以每天簡單地瀏覽世界各地的新聞和社交媒體圖片,搜索垃圾,結果會怎樣?雖然一些圖片可能突出了垃圾成堆的特點,但這些努力的真正重點將是在日常照片的背景下尋找,對垃圾和垃圾堆積物進行分類,使用圖像元數據和可視化地理編碼實時盤點世界垃圾問題。

只要看一眼人工智慧生成的最近三個月全球垃圾新聞圖片目錄,就會發現,非法傾倒垃圾對我們的星球造成了多大的影響,而人工智慧可以輕而易舉地過濾日常圖片,捕捉到非法傾倒垃圾的程度。

這一模式雖然強大得令人難以置信,但仍然局限於使用智慧型手機、發布豐富移動數據的社交媒體的個人和記者訪問的地方。在世界各地的農村地區,垃圾填埋場隨處可見,垃圾填埋場的作用卻微乎其微。

會見下級法官的同事Merili var最近,這提高了問題的其他方法穩定實時圖像處理的進展可能會利用邁向全球垃圾的映射,特別是大規模人工智慧處理圖像的使用,讓我們做它一直在探索與它的合作夥伴。

如今,世界各地的公司都在利用商業衛星圖像的可用性和解析度迅速提高,以及人工智慧圖像識別的指數級飛躍,來實時觀察我們的星球。隨著人工智慧的公益應用越來越多地轉向衛星圖像來對自然地球進行分類,我們能對垃圾做同樣的事情嗎?

設想一個應用程式,它每周掃描主要的商業衛星圖像提供商一次,以清點世界各地的所有大型非正式垃圾堆積物。這樣的圖像可能不足以捕捉到路邊一個不正常的水瓶,但在解析度更高的情況下,它肯定能捕捉到一些更大的非正式垃圾場,這些垃圾場是像Let 's Do It這樣的志願清理組織關注的焦點。

一旦某個區域被確定為含有非正式垃圾堆積場,會發生什麼?商業衛星圖像可以識別大型垃圾場,但在周邊地區,特別是在森林覆蓋和其他與典型商業空間圖像隔絕的區域,可能會發現無數小的垃圾集群,這又如何呢?

現代商用無人機在自主飛行控制和機載AI視頻處理方面取得了長足進展。今天單位可用,可以發射到空中,一個被禁的地理邊界框和自動搜索整個地區,同時避免障礙就像樹木和結構,處理視頻直播流使用的機載AI算法識別,GPS標籤和照片庫預定義的對象。如今已被應用於軍事用途的商業系統擁有足夠的飛行時間和自主飛行軟體,可以一次充電就能自動掃描和分類中型公園,甚至是整個街區。

想像一下,一名有執照的無人機操作員與當地政府和居民協調,前往一個報告有非正式垃圾場的公園。一架垃圾探測無人機從它的飛行箱內取出,通電並發射到空中,在那裡它快速地穿過整個被禁區域的一個結構化網格。機載人工智慧處理它的實時攝像頭數據,GPS標記和拍攝它看到的每一堆垃圾,包括對垃圾數量和類型的估計,以及它發現的每一堆垃圾的總垃圾量。這是通過無線連接流回到操作員的計算機,在那裡它填充一個GIS地圖和電子表格,列出目標地區的垃圾人口。完成後,無人機返回操作員並著陸,其任務完成。

然後,這張高解析度的垃圾地圖就可以被分成幾份,分發給一組志願者,他們很快就會來清理這個區域,用這張地圖把他們所有的時間都花在清理上,而不是自己搜索這個區域。

乍一看,這種大面積的無人機垃圾地圖似乎只是科幻小說的內容,但實際上,所有必要的技術都已經存在。改進後的民用商用無人機、自主導航系統、機載人工智慧視頻處理、能夠嵌入人工智慧模型執行的算法、無線連接和足夠的電池電量,這些都已在今天存在,並被軍方用於類似的編目活動。將同樣的技術用於社會公益,在很大程度上只需要更新機載人工智慧模型。

把這一切放在一起,隨著海量實時數據、無限的計算能力和先進的人工智慧世界的融合,我們有一個前所未有的機會利用這些系統造福社會,解決從流行病到野生動物犯罪到環境汙染等一系列問題。隨著這些技術從商業世界向非營利世界的轉移,它們帶來了令人難以置信的新機會,讓我們重新想像我們如何理解我們的自然世界,並為我們提供帶來根本性社會變革所需的實時定量數據集。

最後,也許有一天,所有這些強大的技術將幫助我們拯救我們稱之為家園的地球,而不是幫助我們投放廣告。

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