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from:microsoftblogs编译:Lin

从北极圈融化的冰川到原始的阿蒂特兰湖藻类的大量繁殖，从默奇森瀑布周围的生态系统变化再到南极洲的企鹅追踪，我们渴望了解周围世界及其变化。为了将人工智能的技术力量赋予地球科学及其相关领域的研究中，微软的研究人员与国家地理学会合作，开展了“人工智能地球创新计划”。

在人工智能的帮助下，这11位不同方向的研究人员用全新的方式改变了地球科学和环境科学的研究方式，以更有效和可持续地方式监控、建模并最终管理世界的自然资源，为目前地球面临的关键问题提供了可行的解决方案。本文我们将从：气候变化、生物多样性保护、农业监测分析、水资源监控保护等四个不同的方面来呈现人工智能与地球环境科学携手发展的最新成果。

气候变化

数据已经清晰的表明全球变暖的趋势及其造成的巨大影响。但什么才是最有效的行动？如何才能定量评估全球治理的有效性？在AI的帮助下人们正在逐渐发现这两个关键问题的答案。

更好地了解地球融化的冰川

融化的冰川提供了关于地球变暖的最为清晰的视觉证据。不幸的是，收集数据和测量这些变化只能以相当粗暴地方式进行，这使得测量冰川表面的变化和融化速率变得相当棘手。在过去的十年中，来自英国的极地科学家JosephCook在格陵兰冰原等地进行了超过12次的北极野外探险。

来自英国的极地科学家JosephCook在格陵兰冰原等地进行了超过12次的北极野外探险。

但对于数据的采集处理困难重重，这些经历促使他探索将机器学习应用于研究的可能性，特别是将其应用于无人机和卫星的光学数据，以观察不断变化的冰冻圈。观察冰川或者冰原动力学特征的关键在于捕捉冰面演变的复杂性，从原始的雪到尘埃覆盖、再到被藻类覆盖和被水漫过的冰面都需要进行详尽的分析。通过训练算法来识别不同的表面如何反射某些波长的光，使得直接从图像对不同冰面进行准确的分类成为可能。目前正在无人机采集的光学数据上进行测试，在精度和速度达到目标后JosephCook团队将把它们应用于卫星遥感数据，使其能够扩展到对整个冰川的研究中。

预测非洲与气候有关的移民

世界各地的人们已在调整其行为来应对气候变化，包括改变其居住地址。这些行为可以提供有关线索，如某些地理区域是如何经历气候变化的，人们将如何应对这些变化等。但是，预测气候的变化在何时、何地以及以何种方式引起人们的大规模迁移则非常困难，因为在许多国家，有关人口迁徙的历史模式都没有记录。

SolomonHsiang的研究开辟了新的领域，其研究表明气候变化既增加了社会各阶层的冲突，又与生产力的急剧下降相关联。现在，Hsiang的团队正应用人工智能来了解气候变化在过去如何影响非洲的人口迁移，并着眼于这一趋势在未来的发展。基于从年来非洲18个国家的万张航拍图像，研究人员将机器学习应用于这些图像的分析和整理，该团队正在重建非洲各地人口密度、城市范围和土地利用的编年史。在统计工具、经济理论和气候模型的帮助下，研究人员可以基于历史数据估计出非洲的移民趋势，理解面临的危险和背后的原因将帮助政府和社会各界更好的调整目前的政策并更好地适应未来。

生物多样性保护

近年来的研究表明地球上生物多样性面领着严峻的挑战，留给人类做出改变的时间已经不多了。但在研究资源和数据粒度的限制下，如何推动生物多样性的研究成为了摆在科学家面前一个重要的挑战。但随着AI的发展，更有效的和更大规模的研究成为可能，生物学家可以更加准确的估计和分析生物的数量、分布和生活状况，以便提出更加有效的措施。

追踪南极企鹅种群

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交通不便，研究者在收集和处理企鹅的数据方面都面临困难。石溪大学的定量生态学家和副教授HeatherLynch认为，人工智能可以大幅度解决研究者们面临的数据挑战。

HeatherLynch，定量生态学家和副教授，同时就职于石溪大学生态与进化系及高级计算科学研究所。

她计划利用计算机视觉在卫星图像中找到鸟粪污渍。利用计算机视觉的方进行企鹅群体的种群估计。通过卫星图像扫描搜索出企鹅分辨的面积，并建立起与种群数量的关系。这将从卫星图像中自动化的检测出企鹅的数量并预测其种群数据量的发展，为决策者提供更准确的信息支撑。

识别声场记录中的鸟鸣

鸟鸣由于其特有的复杂性而特别难以分类。但是了解鸟类种群很重要，除了了解鸟类本身的健康状况，还可以可以提供环境恶化的早期预警。匹兹堡大学生物科学系助理教授JustinKitzes正在开展人工智能辅助调查和鸟类分类，以更好地了解鸟类种群的变化。由于各种鸟类都有自己独特的鸣叫声谱，他开发了一款用于鸟类声音分类的软件OpenSoundscape。

JustinKitzes匹兹堡大学生物科学系助理教授。

这一软件可以运行在笔记本电脑、云服务或超级计算机上来对采集到的野外声场进行分析和分类。其背后支撑的数据库中收集了美国发现的约种鸟类鸣叫数据，并建立可准确分类模型来实现听声识鸟的任务。通过这项工作实现的数据收集将有助于有效保护鸟类。

监测热带雨林中的昆虫声音

HolgerKlinck，康奈尔大学实验室伊萨卡生物声学研究项目主任。

虽然热带雨林为地球和人类带来的益处众所周知，但人们对其中所包含的物种和生态系统的了解仍然远远不够，因为高大茂密的植被使得人们难以观察野生动物。由于昆虫的声音具有种内相同种间不同的特性、同时昆虫对于当地环境具有指示器和监测器的作用，康奈尔大学生物声学研究项目的HolgerKlinck和LaurelSymes正在寻求人工智能中的昆虫声学监测，以此更好地了解雨林栖息地的动态。Klinck的团队首先