人工智慧技術是利用大數據解決問題的最高效方式。提到海洋大數據,我們的印象通常是龐大、不可獲取以及支離破碎,而理解這些數據背後的意義,對於我們解決海洋問題至關重要。9月17日,《福布斯》網站對「利用人工智慧技術拯救海洋」這一問題進行了揭秘。
從氣候變化到塑料汙染,再到過度捕撈,這些海洋問題可能讓整個人類處於危機之中。這些問題單獨解決起來就很棘手,更別說一起解決了——似乎更是不可實現的事情。科學家們指出,即使我們停止所有的化石燃料燃燒活動,到2050年,我們仍將失去90%的海洋珊瑚。珊瑚是構成海洋生態系統的一部分,失去了它,就像海洋失去了生命。上面的這些事實雖然聽起來很可怕,不過需要樂觀得指出的是,利用技術——尤其是人工智慧技術,將有助於解決這些海洋問題,修復我們的海洋環境。
海洋如今面臨的諸多問題其實源於我們不了解它——儘管它佔據著四分之三的地球面積。諷刺的是,我們對海洋的了解,連對火星和月球的了解都比不過。
水下的生命幾乎是不可見的,因此海洋生命幾乎超過了我們的文化認知。海洋環境退化得如此明顯,以至於我們無法忽視它。也正是因為如此,我們最近才意識到海洋處於危險之中。那我們應該如何去做呢?
在這一方面,很多人工智慧公司都在找尋海洋問題解決路徑——Sinay利用機器學習實現海洋保護;Data 360通過整合海洋數據彌補海洋知識缺口;Hadal通過繪製海底地圖幫助我們了解海洋地形。
雖然在獲取海洋數據方面,我們進行了很多的嘗試,但是一些數據仍然是很難獲取的,並且數據量相當龐大。而弄清楚這些海洋數據背後的意義也不是容易的事情,需要物理學,以及在海洋測繪領域的專業設備和知識。
Sinay可以彌合在海洋專業知識和數據方面的不足。該平臺從6000多個物聯網傳感器上收集到信息,並提取到海水質量、浪高及天氣、船舶位置、海洋聲波等數據,然後通過機器學習將這些數據加以整合,以提升操作效率,減少成本及環境危害,實時提供決策支持。此外,Sinay利用機器學習還可以從相關區域獲取數據,實時監測海洋哺乳動物是否靠近,以使有關建設項目、航運路線或港口擴建的決策能夠優先考慮野生動物保護等。
海洋科學雜誌《海洋健康》(Ocean Health)指出,了解海洋的研究人員所寫的內容與公眾想要閱讀的內容之間存在脫節。
在最近的一項調查中,領先的大數據和分析公司Data 360發現,研究人員只是狹隘地關注海洋科學少數的幾個主題,而不是關注普通公眾廣泛的興趣所在。對於這個問題,Data 360可以很好地解決。大數據、人工智慧和機器學習首次將人們與發生在他們身邊的問題和解決方案聯繫了起來。人工智慧還可以幫助內容創建者按城市、主題或興趣水平確定影響因子,以了解如何建模公眾認知問題等。
測量海洋的各種屬性可以採取多種形式,比如,使用無人機探測海洋表面溫度,使用側邊掃描聲納描繪海床特徵等。
由於平均深度達到了4000米,人們很難掌握海床的全貌。目前,只有不到10%的海底可以被高解析度地繪製出來,這意味著我們還有很長的路要走。Hadal是一家製造無人潛艇的公司,專門繪製海底地圖。海床是海洋和地殼之間的接口。它曾經被認為是一塊貧瘠的土地,但勘探和測繪工作已經證明,海底是一個動態的環境,充滿了生命和地質的活動。測繪整個海床,將有助於我們更加深入地了解海洋環流、海床地貌學等,這些將有助於並大大影響我們的陸上生活方式。海洋在調節地球氣候方面起著關鍵作用,我們需要更好地了解它。如果不對海洋進行遙感數據測量,我們對它只能是猜測。
利用人工智慧技術取得的海洋大數據,不僅可以幫助科學家測量海洋pH值變化,識別物種,還有助於了解港口水質,實時監控異常現象,幫助航運公司選擇更高效的航行路線,減少化石燃料消耗,避免船隻與鯨魚和其他海洋生物發生碰撞等。
在圍繞大氣層運行的衛星的幫助下,GPS技術、提供實時交通運行情況等技術成為了可能。與此類似,利用人工智慧技術可以繪製整個海洋表面和海底地圖的數據,將有助於我們了解天氣模式、魚類數量、水溫、鹽度等,幫助我們解決各種類型的海洋問題。原文標題:
Can AI Save Our Oceans? Let's Start With The Data.
原文連結:
https://www.forbes.com/sites/cognitiveworld/2019/09/17/can-ai-save-our-oceans-lets-start-with-the-data/#2321adeb700d
編譯 / Ken
編輯 / Maisie
美編 / Sarah