公众号/将门创投
From: Microsoft; By: Ace
《狮子王》真狮版带观众透过银幕走进骄阳似火、生机勃勃的非洲大草原。然而拥有各种奇珍异宝的非洲却成为狂野派探险者的“天堂”，盗猎者们趋之若鹜，带给野生动物难以摆脱的噩梦。
影片中木法沙告诉儿子辛巴亘古不变的哲理——世界上所有的生命都在微妙的平衡中生存。在盗猎者在经济利益的驱使下破坏生态平衡的同时，也有一群自然保护者尽最大的努力进行物种保护。
不谈物种检测的物种保护，都是耍流氓。但传统监测作为一种有效的手段却面临很多问题：监测影像数据大量冗余，物种及动物个体识别带来大量人力负荷，数据时效性较差，预测分析不够智能。幸运的是，物种保护已成为AI涉足环境领域的重要应用。
近日，微软分享了他们利用机器学习等人工智能技术保护濒危物种的五个案例，从非洲雄狮到深海鲸鱼，从南极企鹅到加拿大灰熊。本文将带你跟随动物学家的脚步，上天入地再下海，探索AI如何助力地球保护；除此之外，还将介绍科技公司及国际组织为AI造福人类所做的努力。
狮子
《狮子王》之所以全部用CGI特效合成而非录制真实世界的狮子可能是因为，代价真的太高了。在进行动物统计时，如何区分动物是不同区域的不同动物还是迁徙到不同区域的同一动物是十分困难的事情。
人们对狮子在非洲的活动情况了解十分有限，而跟踪活动又面临许多困难：GPS跟踪器不仅昂贵，每个跟踪器使用3年后就会没电，给狮子安装跟踪器时还需要给它们打镇静剂。
此外，和猎豹、老虎不同（这些动物身上的斑点和条纹易于让人区分它们），成年的狮子缺少可辨识的皮毛图案。有效的动物保护需要人们知道现实世界中存在着哪些动物，且这些动物生活在何处。当动物几乎没有区别特征时，回答这些问题变得十分困难。
好在面部识别和模式识别使得研究人员能够精准定位和跟踪特定的动物目标，帮助科学家检测种群数量及其迁徙。非洲肯尼亚的狮子保护者启动了一个包括脸部识别在内的狮子身份信息辨识合作网络（LINC）计划，它通过结合协作数据库、创新的人工智能搜索功能和社交媒体工具的自定义Web应用程序将有关狮子的研究结合在一起。LINC为保护工作、公民科学家和政府机构之间的互动和数据共享创建了一个平台，以帮助制定和发展保护政策。
LINC的面部识别软件结合使用OpenCV和Caffe深度学习框架，并在基于CUDA的NVIDA GPU上运行。
长颈鹿
Microsoft Azure联合来自宾夕法尼亚州立大学和Wild Nature Institute的研究人员使用类似的技术来研究北部坦桑尼亚3000多只长颈鹿的出生、死亡和迁徙动态。长颈鹿体型庞大，活动范围也较广，近年来非洲长颈鹿数量的锐减使研究人员意识到必须使用更高效的办法来进行追踪和检测。
通常来说，研究人员需要通过能够反映每只长颈鹿各自特点的图片来记录它们的生活，每年需要处理几千张照片，每一张都需要人工进行标注并录入系统，可想而知这个一个非常耗时耗力的工程。
为此，微软的研究员基于Azure开发出了一套图像处理服务，模式识别技术帮助研究人员从图片中检测出长颈鹿的速度从一周提升至几分钟之内。算法基于已有的长颈鹿照片训练而成，并能够主动学习将更新后的结果反馈给系统，为后续的预测提供更多参考。
上图显示了随机抽取的躯干检测结果，可以看出Azure能够成功识别出在图片中很小、或被灌木丛遮挡住的长颈鹿躯干。
鲸鱼
全球变暖使得鲸鱼的主要食物来源——磷虾的数量大量减少，加上捕鱼和商业开采让鲸鱼的栖息地进一步缩小，鲸鱼一直是动物保护者和海洋学家长期最关注的物种之一。但由于鲸鱼是世界上最大的哺乳动物，追踪其动态非常耗时耗力，对实验设备也有极高的要求，而借助神经网络使得科学家能够描绘巨型生物的迁徙和健康状况。
杜克大学的海洋学家Patrick Gray博士同时是一名软件工程师，致力于用机器学习方法进行摇杆分析、环境检测等。他曾借助Azure的机器学习模型，连接多个系统，包括卫星，无人机和自主水下航行器，以更全面地评估与鲸鱼的体型和健康有关的数据。
感兴趣的朋友可以参看论文：
https://drive.google.com/file/d/1FND4_BMQZNGsYWFb2LN8m_eGAomNQa57/view
企鹅
南极洲及其周围的海洋是一片蛮荒而偏远的原野。受到气候变化的影响，冰川融化和气候变暖改变了当地野生动物种群（包括企鹅）的栖息地和觅食地。但由于地理位置偏远、人迹罕至、交通不便，企鹅经常在海陆之间转换，研究者在收集和处理企鹅的数据方面都面临困难。
纽约州立大学石溪分校的定量生态学家和副教授Heather Lynch认为，人工智能可以大幅度解决研究者们面临的数据挑战。Lynch运用计算机视觉将卫星拍摄到的鸟粪污迹作为“重点观察对象”，通过搜索出企鹅的分布范围，有助于算法的开发，从而进一步对企鹅的种群规模做出估计。
Lynch获得了2018年AI for Earth Innovation Grant称号，该奖项由微软AI for Earth计划与美国国家地理杂志联合设立，旨在鼓励和支持关爱地球的科学家运用AI技术完成有关环境可持续发展的研究。
Lynch认为，这个研究项目的最大意义之一在于，“这是第一个真实的case证明我们可以运用AI自动获取和处理卫星图像的数据，生成人口估计，进一步通过决策支持工具提供信息，使这些信息像天气预报一样可以随取随用。”
大象
据统计，2007-2014年每十五分钟就有一头大象杀害，也就是说每年有2.5-3万头大象消失在这个星球上。
美国康纳尔大学的Elephant Listening Project（ELP）是利用录音数据来追踪非洲森林象的计划，他们通过研究动物的呼叫声来协助研究员追踪大象族群的数目，将声音与行为进行特定匹配，最终希望借此保护大象免受偷猎者的伤害。
团队每3个月就会获得7TB的海量待处理数据，通常需要耗费12周才能分析完成。在忙于处理数据时非洲象可能就已经出现了新的盗猎威胁，因此研究员就希望利用 AI 来加速分析追踪数据的过程。
ELP与一家专门开发分析音频数据的AI新创公司Conservation Metrics合作，后者已经能在 22 天内完成分析，加入微软AI for Earth计划并利用Azure服务后，有望将分析时间缩短至一天。他们将分析结果反馈给国家公园的管理人员使其在最短时间内做出应对以保护大象。
灰熊
加拿大阿尔伯塔大学的研究员Clayton Lamb借助Azure做了一系列关于加拿大灰熊的全面研究，包括关于外界因素（如道路密度）对于英属哥伦比亚地区的大灰熊种群数量的影响。
Lamb使用DNA采样和GPS跟踪灰熊个体，以便更好地了解群体与其栖息地之间的连通性。通过研究具体数据，他跳出理论性的人口生态学而聚焦于更加具体实际的问题，提出如何减少人类对野生动物种群影响的建议。
最后，用一张简易导图看懂微软保护地球的计划~
如何用AI拯救你，我的地球？
世间万物，生生不息。除了上文介绍的微软之外，越来越多的科技巨头或国际组织在万物循环当中找到了自己的位置。（Ace：以下为非官方自来水）
这当然少不了谷歌啦！AI for Social Good放眼当今世界面临的更严峻的挑战，将谷歌的研究、工具和资源贡献给具有积极社会影响力的项目，还举办了Google AI Impact Challenge号召世界各国的组织参与进来，以奖金、GoogleCloud权限等方式作为奖励。以往支持的项目包括：
提升印度地区的洪水预警速度和精度，在无法避免的自然灾害面前拯救更多生命
运用计算机视觉评估心血管疾病风险
与Skytruth和Oceana合作，运用AI和大数据搭建Global Fishing Watch，提供全球实时的鱼类动态
在2018年的世界爱虎日，英特尔携手世界自然基金会（WWF），与技术合作伙伴海康威视紧密合作，共同推动人工智能在野生动物保护领域相关技术的研发，希望能够以更智能、更高效、更数字化的手段，来助力濒危动物保护。
在野生东北虎监测中，应用端到端的人工智能解决方案。边缘端海康威视的智能抓拍相机实现对东北虎的精准识别抓拍存储；云端通过英特尔的 Re-ID 技术对东北虎的个体进行再识别，极大提高数据的分析、处理能力。两大力量的合作为东北虎栖息地判断，动物行为规律等分析提供有效的数据支持和预测。
作为联合国人工智能最重要的对话平台之一——人工智能造福人类全球峰会（#AIforGood）已连续举办三届，关注包括教育、医疗保健和福祉、社会和经济平等、空间研究以及智能安全出行等方面在内更广泛的议题。
AI for Good由联合国负责信息通信技术的专门机构国际电信联盟（ITU）与XPRIZE基金会、国际计算机协会（ACM）和37个联合国机构联合举办，是联合国开展人工智能包容性对话的首要平台。微软是今年的战略合作伙伴。
人类创造AI的初衷是为了使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作，把人从繁杂事务中解脱出来，拥有更多时间去创造更具价值的东西。而当人类的生存环境危机重重，我们同样有理由相信AI将帮助我们更好地理解和应对这个星球面临的环境问题。
当万物真正循环永续，才是人类群星闪耀时。
Ref:
https://news.microsoft.com/on-the-issues/2019/08/06/ai-endangered-species/
http://www.linclion.org/pages/about/linc
http://iefrd.com/linc.html
https://nicholas.duke.edu/marinelab/people/students/gray
https://cn.engadget.com/2018/09/05/researchers-ai-elephant-poachers-conservation/
https://www.tmtpost.com/3396451.html
https://www.nationalgeographic.org/funding-opportunities/grants/what-we-fund/ai-earth-innovation/
https://ai.google/social-good/
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