- 人工智能
5月27日，一场暴雨在不到3个小时的时间里，在马里兰州的埃利科特市(Ellicott City)降下了6英寸多的雨水，造成一人死亡，主要街道变成了V级河流急流，汽车像橡皮鸭一样颠簸。美国国家气象局(National Weather Service)估计，这种风暴在1000年内发生的可能性为一次。然而，“这是过去三年里发生的第二次。”环保组织切萨皮克�；ば岬谋；ぜ际踝芗嘟芊颉ぐ妆�(Jeff Allenby)说。在埃利科特市，洪水并不是什么新鲜事，在这里，两条支流汇入了Patapsco河。但艾伦比说，随着开发项目覆盖了曾经是“森林的天然海绵”的土地、屋顶和草坪，洪水变得越来越严重。就在5月27日洪水发生的前几天，美国国土安全部(Department of Homeland Security)在2016年洪灾的基础上，选择了埃利科特城(Ellicott city)作为试点项目，通过自动传感器向居民发送更好的洪水预警。最近，艾伦比开发了另一种工具来帮助预测、计划和准备抵御未来的洪水：一种史无前例的高分辨率地图，能显示地面上的建筑、路面、树木和草坪——从纽约州北部到弗吉尼亚州南部10万平方英里的区域，这些区域的排水沟一直延伸到切萨皮克湾。这张地图是在人工智能技术的帮助下产生的，它显示的最小物体只有3英尺(约1米)高，比之前使用的地图精确了1000倍。要理解其中的区别，想象一下，之前的地图等于在拥挤的城市街道上，用一张只能显示沃尔玛(Walmart)大小物品的地图来识别优步司机。在微软(Microsoft)和佛蒙特大学(University of Vermont)的帮助下，制作这张地图耗时一年，耗资350万美元。艾伦比的团队仔细研究了空中图像、道路图和分区图，以建立规则、分类对象和清除错误。“我们一完成第一个数据集，”艾伦比说，“每个人都开始问‘你打算什么时候再做一次?’”他们希望保持地图是最新的。回到人工智能技术的话题。微软帮助艾伦比的团队训练其人工智能来识别自己的对象。即使有一个强大的数据集，训练算法也不容易。这需要定期的“像素窥视”——手动放大对象以验证和修改自动结果。随着每一次修正，算法提高了识别水道、树木、田野、道路和建筑物的能力。随着相关新数据的出现，切萨皮克�；ば峒苹褂盟娜斯ぶ悄芾锤碌赝�，比最初耗费数百万美元的劳动密集型工作可以更频繁、更容易。现在，微软正在更广泛地提供这一工具。只要花42美元，任何人都可以通过微软的AI for Earth平台上运行2亿张航拍图片，并在10分钟内生成一幅高分辨率的美国地图。在这个国家的其他地方，这种算法还没有经过当地条件的训练，结果就不那么精确了——一棵红木树或树形仙人掌可能会看起来像一棵柳树。
图：在人工智能的帮助下，马里兰州埃利科特市周围的土地使用地图(左)提供了比之前(右)更多的细节。(图源：WIRED)对于一个沉迷于地理位置和地图服务的社会来说——物理世界每天都在数字世界中展开——这项成就似乎并不具有开创性。然而，直到最近，高分辨率的数据和人工智能才出现，使得这些地图在环保方面具有成本效益，尤其是对非营利的保护组织。有了微软的提议，全球范围内的人工智能将成为一种商品。艾伦比说，在设计雨水管理系统时，详细、最新的信息是最重要的。他说，“用人工智能的力量来观察这些系统，可以开始预测什么时候会发生洪水”。位于埃利科特市的非营利组织“流域保护中心”在2001年的一项研究中报告说，当10%的天然土地得到开发时，河流的健康状况就会下降，并开始失去控制径流的能力。在比例为20%的时候，与未开发土地时相比，径流量增加了一倍。艾伦比指出，近年来，埃利科特市的铺砌表面和建筑物占地面积近年来已经达到了19%。艾伦比说，更详细的地图将使规划人员能够跟上土地使用的变化，并规划能够容纳更多水的排水系统。最终，该地图将提供“实时指示板”和自动警报，当新的土地开发威胁到暴雨水管理能力时，作为一个警告系统�；⒍偬厍某鞘辛忠稻�(Urban Forestry Administration)利用这张新地图在该地区寻找积水的无树木覆盖区域，从而确定在哪里植树。今年早些时候，切萨皮克保护协会开始与爱荷华州和亚利桑那州的�；ぷ橹献�，开发针对这些景观的算法训练集。高分辨率成像和传感器技术、人工智能和云计算的结合，让自然资源�；ぶ饕逭叨缘厍虻慕】涤辛烁钊氲牧私狻Ｕ庖唤峁嵌缘厍蛏逭鞯囊恢纸跏凳钡慕舛�，一旦病人病情恶化，就会发出预警和警报。其他人则在世界各地应用这些技术。全球森林监察(GFW)，世界资源研究所建立的�；は钅�,从2016年开始提供月度和每周森林砍伐警报，由Maryland大学开发并维护。根据该组织的网站，这些算法分析卫星图像，当它被刷新时，就会检测出“可能预示即将砍伐森林的模式”。利用GFW的移动应用软件，森林观察者、志愿者和森林管理员们来到这些树上，验证在印度尼西亚的Leuser生态系统中自动发出的警报。该地称自己是“世界上最后一个在野外发现猩猩、犀牛、大象和老虎的地方”。新的保护方案也正在向海洋领域扩散。6月4日，保罗·艾伦慈善基金会透露了与卡内基科学研究所、昆士兰大学、夏威夷海洋生物研究所以及私人卫星公司Planet在2020年前绘制世界所有珊瑚礁的合作伙伴关系。正如行星副总裁安德鲁?佐利(Andrew Zolli)解释的那样:历史上第一次，“新的工具达到了行星水平以解决问题�！钡�2017年底，私人卫星公司Planet部署了近200颗卫星，在全球形成了一条项链，每天将整个地球的图像压缩到3米分辨率。每天都有数万亿像素的像素被分析，如果没有经过训练的人工智能算法，这些像素就永远无法转化为有用的地图。该合作关系利用了卡内基研究所的计算机视觉工具和昆士兰大学的当地条件数据，包括珊瑚、藻类、沙子和岩石。“今天，我们对全球‘漂白’事件的地理、速率和频率一无所知，”卡耐基全球生态学系的科学家Greg Asner解释道�！捌住毕窒笫侵赣捎谄虮浠爸芷谛缘亩蚨崤迪窒蠖鸬暮Ｋ渑斐闪舜竺婊纳汉鹘赶Т ８菀阎氖�，科学家预测，到2050年，世界上超过90%的珊瑚礁将会灭绝，而这些珊瑚礁供养了25%的海洋生物。保罗·艾伦慈善基金会的影响董事Lauren Kickham预计，这种合作关系将使全球的珊瑚�；涞们逦鹄�，并使科学家能够每天追踪他们的健康状况。在另一项与Planet和卡内基研究所(Carnegie Institution)合作的珊瑚礁项目中，自然保护协会(Nature Conservancy)正在利用卡耐基的计算机视觉人工智能(AI)开发一幅高分辨率的加勒比盆地浅水地图。“通过了解这些生态系统是如何生活的，以及它们是如何适应的，或许不是我们这一代，但或许下一代能够让珊瑚礁重新回来�！贝笞匀槐；ば峒永毡群Ｉ汉鹘赶钅扛涸鹑寺芬姿�?索罗扎诺(Luis Solorzano)说。地图服务对资源�；だ此挡⒉皇且桓鲂孪实幕疤�。地理信息系统多年来一直是资源�；さ闹饕ぞ�，提供交互式地图，以促进环境监测、法规执行和保护规划。但是，地图服务的质量取决于底层数据，而获取和维护这些数据可能会很昂贵。因此，许多自然资源�；ぶ饕逭呋崂妹拦刂实鞑榫痔峁┑�30米分辨率的免费图像。埃利科特市和切萨皮克流域展示了应对气候变化的挑战以及人类活动的影响。自20世纪50年代以来，海湾的牡蛎礁减少了80%以上。20世纪70年代，生物学家在切萨皮克湾发现了地球上最早的海洋死亡区之一。蓝蟹的数量在20世纪90年代急剧下降。自1895年以来，海平面已经上升了一英尺多，根据美国国家海洋和大气管理局(NOAA) 2017年的一份报告，到本世纪末，海平面可能会上升6英尺。2012年，艾伦比加入了切萨皮克�；ぷ橹笔笨萍脊咎峁┝艘槐首式�，用于探索技术可以帮助�；せ肪车姆绞�。艾伦比想办法利用技术来帮助土地管理者，就像埃利科特市的管理者一样，改进30米分辨率的图像，联邦应急管理局也将其用于洪水的规划和准备。2015年，艾伦比与佛蒙特大学——全国公认的生成县级高分辨率土地覆盖地图的专家联系，在一个更大的项目上寻找合作伙伴。2016年，他们从一个由州和地方政府组成的财团和非营利组织那里获得了资金。历时一年的努力包括将这些不同来源的数据整合成空中图像、道路地图和分区图。当数据集汇集在一起时，一名�；の被岢稍苯妆冉樯芨宋⑷�，后者急于展示如何利用其人工智能和云计算来支持资源�；ぁ！罢馐俏疑械拇彀苁笨�，看到我们在理解地球健康的基本信息方面落后了多少�！蔽⑷硎紫肪晨蒲Ъ衣ㄋ埂ぴ寂�(Lucas Joppa)说�！澳切┰谏缁岬谝幌呓饩鑫侍獾娜耍热缁肪晨沙中粤煊�，往往是在资源最匮乏的组织中，无法利用现有的技术�！比欢�，最终的问题是，这些人工智能地图提供的诊断是否会及时起效，以帮助解决人类所造成的环境问题。
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