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人工神经网络

主图像©Dmirty Kokh / Adobe Stock

2018年,美国国家海洋和大气管理局(NOAA)的研究人员找到谷歌,询问他们是否能了解持续数小时的水下录音。这些音频文件包含了海豚、船只和低频声纳的声音。

在这些声音中——有时与其他水下噪音难以区分——是南部居民逆戟鲸的叫声,这是Salish海(普吉特海湾附近的沿海水域)的一种虎鲸种群。

国家海洋和大气管理局的研究小组想知道谷歌是否能找到一种方法在嘈杂的噪音中识别逆戟鲸。所以谷歌的工程师们开始研究人工智能模型,通过鲸鱼的叫声来识别它们,报告纽约时报。他们可以使用这个系统来定位受伤或迷路的鲸鱼,并在鲸鱼出现在他们的区域时提醒航运交通,提醒他们放慢速度或改变航向。

船只撞击威胁着鲸鱼

居住在南部的逆戟鲸是一种独特的虎鲸种群。它们生活在温哥华和西雅图周围的西北水道。根据《加拿大濒危物种法案》(Canadian Species at Risk Act),该物种已被列为濒危物种,野外仅存72只。

“鲸鱼面临的主要威胁之一是纠缠,以及船只噪音造成的觅食困难。”

马特·哈维

和其他鲸鱼一样,这个种群也遭受着食物供应减少(大鳞大麻哈鱼)、气候变化和噪音污染的困扰——水下人为噪音干扰了鲸鱼的回声定位、利用声音导航和寻找食物的能力。但与船只的碰撞是居住在南部的虎鲸面临的最大威胁之一。

我们有充分的理由特别关注动物。它们的主要栖息地大多与主要航运通道重叠。随着工业的发展——如港口扩建和石油管道终端——大型船舶运输预计将增加。

训练人工神经网络来听鲸鱼

美国国家海洋和大气管理局(NOAA)的研究人员提交了约1800个小时的水下录音资料,其中包括不同鲸鱼的叫声。谷歌的工程师们用这些录音训练人工神经网络来识别和分类未知的声音。这个神经网络类似于谷歌,它用来识别图像中的不同物体(本质上讲,谷歌是如何在你搜索文本时学习显示什么图像的)。

迄今为止,神经网络已经成功地确定了鲸鱼的类型,但尚无法区分居民虎鲸(具有较小,更局部的范围)和瞬态虎鲸之间。两个人群看起来几乎与未经训练的眼睛相同,他们的范围重叠。但是,它们是非常不同的 - 他们不伴侣,争夺同样的食物,或社会互动,它们是遗传独特的。

此鲸鱼检测模型是与Google Ai努力阵容的下一个项目。其他示例包括人工神经网络,用于倾听并识别雨林中的电锯声音 - 一个潜在的标志非法采伐

谷歌AI团队可以使用人工神经网络,结合一系列已经存在于盐水上的水母(水下麦克风)。水母基本上“听”杀手鲸并捕捉他们的声音。

该神经网络将确定它是否遇险,并向加拿大渔业部海洋哺乳动物部门通报鲸鱼的下落,后者将决定是否以及如何帮助鲸鱼。此外,鲸鱼探测警报被发送到加拿大渔业和海洋部(DFO)官员的智能手机上,他们最终可以向大型船只发出警报,要求它们减速以减少噪音污染和捕鲸船相撞造成死亡的几率。报告VentureBeat上。

“鲸鱼面临的主要威胁之一是纠缠,以及船只噪音造成的觅食困难。所以他们可以使用这个(警报系统)来通知交通或船只,虎鲸在这个位置,考虑减速或改变航线,”谷歌AI的软件工程师马特·哈维(Matt Harvey)说。告诉CBC。

慢下来很难做到

但让船只为鲸鱼减速则是另一回事。

2015年,美国国家海洋和大气管理局在加州附近发起了一项自愿限速措施。他们甚至创建了一个项目提供激励对船运公司来说,他们在这些鲸鱼地区的速度降到了每小时10海里。但大多数船只没有遵守规定。54%有几家航运公司打破了航速限制——这一数字在几年里一直保持稳定。2019年,约74家航运公司中只有15家照做了加州的减速请求

2017年,研究人员调查了自愿商业船只在萨利希海航道减速的影响。他们进行了3个月的研究试验,请求大型船舶船长将速度降至11节。通过分析AIS的船舶交通数据,他们发现在951艘船舶中有350艘(37%)放慢了这一目标航速。

研究人员对AI持乐观态度

海洋是一个可以从大量数据中获益的研究领域。浩瀚的海洋未经测试,未经记录,意味着即使进行无尽的采样,仍然有很多未知的东西。

人工智能可以填补这一空白。例如,谷歌AI也在致力于人工神经网络检测座头鲸。据《纽约时报》报道,蒙特雷湾水族馆研究所的工程师Kakani Katija正在使用人工智能和激光为了研究巨型幼虫——实际上是一种看起来像蝌蚪但建造房屋结构完整的海洋生物。幼虫携带家园就像乌龟携带壳一样。但是这些房子很容易溶解,这使得这种海洋生物很难捕捉和在实验室里研究。卡佳的解决方案是使用激光和人工智能进行研究。

卡蒂亚在接受《纽约时报》采访时表示:“我喜欢人工智能技术或取得的进步,我认为这是一个充满希望的时代,因为如果我们在这方面做得好,我认为它将对我们观察环境的方式产生深远影响,并创造一个可持续的未来。”

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