关注生物多样性
从雷达到雨林，人工智能也在东南亚一些最古老的景观深处得到了应用。
瑞典农业科学大学的学生克拉拉·赫恩布洛姆 (Clara Hernblom) 和约翰·纳尔瓦 (Johan Närvä) 正在马来西亚婆罗洲岛沙巴州的原始森林（而且退化程度更高）进行研究。
他们的目标 更好地了解不同景观（包括恢复地点）的生物多样性和野生动物活动水平。 研究结果可以为碳信用额的有效性提供见解，企业可以通过恢复或保护森林来抵消其碳足迹。
为了了解生态系统，他们在他们正在研究的景观中放置了数十台录音机。 在十天的时间里，这些设备捕捉到了生活在那里的动物、鸟类和爬行动物的声音。
学生们不必手动聆听数千小时的录音并尝试确定物种和行为，而是可以将录音上传到名为 Arbimon 的人工智能平台，该平台可以在很短的时间内提供分析。
“看起来确实很有希望。 没有它，这个项目就不可能实现。 展望未来，我们只会获得更多我们可以识别的物种。” 纳尔瓦先生说道。
这是一种在该地区和世界范围内越来越多地使用的方法——科学家和研究人员可以免费使用该在线工具。
Arbimon 最初是一个基于云的程序，用于存储和分析波多黎各一所大学的录音。 早期的应用包括帮助公园管理员发现非法活动，例如在菲律宾巴拉望岛森林中使用电锯。
它的功能现在更加复杂。
该技术使用模式匹配和聚类来发现指示现有物种的特定声音特征。 它有可能近乎实时地洞察森林中正在发生的事情。
“对于无法获得技术的科学家来说，处理一个录音平均需要 10 到 15 分钟，”Arbimon 运营商 Rainforest Connection 的首席执行官布尔汉·亚辛 (Bourhan Yassin) 先生说。 该非营利组织致力于保护受威胁的生态系统。
“所以考虑一下，将其乘以超过 100,000 个录音，这对于一篇论文或论文来说并不算多。 这相当于大约四个半月的时间才能对单个物种获得一组非常好的检测结果。
“借助人工智能模型，您可以在几秒钟内完成此操作。 从字面上看，你可以在几秒钟内处理一百万条录音，”他说。
亚辛先生表示，阿比蒙正在帮助弥合科学研究与实地保护之间的巨大差距。 他表示，每周都会有两到三百万条录音上传到该平台。 迄今为止，我们已对近 120 个不同国家的约 6,000 个项目进行了近 20 亿次分析。
尽管生态声学的应用潜力巨大，特别是在雨林茂密的马来西亚和印度尼西亚，但其在东南亚的应用仍然受到限制。
亚辛承认，各国政府仍然对数据收集（尤其是在国家公园内）以及在本国境外托管这些数据持谨慎态度。
“政府法规还没有跟上，”他说。 “为了让人工智能在东南亚得到广泛采用，必须实现权力下放，并接受这样一个事实：人工智能不必完全在本地运行，也不能完全在国内控制。
“对于这些系统，尤其是像 Arbimon 这样的系统，它们不仅仅服务于一个国家，它们必须是全球性的。”
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2024-03-23 22:00:00
