在等待海冰重新結冰的同時，數百隻北極熊在加拿大哈德遜灣沿岸漫步。隨著氣候變遷將冰形成的日期推得越來越晚，這些毛茸茸的白色動物在陸地上度過的時間越來越多。
哈德遜灣熊是地球上該物種最南端的成員之一。北極熊國際組織的 BJ Kirschhoffer 告訴我，對其他熊類來說，它們就像「煤礦裡的金絲雀」。
「過去 40 年來，它們在陸地上的停留時間平均延長了約 30 天。因此，由於沒有任何冰，接觸海冰的機會減少了大約一個月，」他解釋道。它們在陸地上待的時間越長，與人類對抗的可能性就越大。對於人類或迅速減少的熊群來說，對抗很容易以悲劇告終。
BJ 說：“你知道，作為一個人類，我們確實必須齊心協力應對全球氣候變化，才能控制住這一情況，但與此同時，我們也必須保護這些北極熊種群。”
在尋找幫助人類與極地鄰居共存的解決方案時，最初可能不會想到人工智慧。然而，這項尖端技術正在幫助世界上一些最偏遠地區的 BJ 等自然資源保護主義者更有效率地開展工作。
創建“鬍鬚”
為了防止人類和犬隻居民死亡，邱吉爾的研究人員一直在測試雷達偵測系統或「Beardar」。雷達最初是為軍事用途而設計的，當熊接近社區或營地時，雷達可以發現它們，尤其是在夜間或暴風雪期間，因為人眼很難看到它們。
但社區科學家面臨的挑戰是，他們是否能夠準確地訓練系統，使其僅針對他們關心的動物而不是大量徘徊的相對無害的馴鹿觸發。這就是人工智慧發揮作用的地方。
「現在我們正在對其人工智慧部分進行編程，以幫助我們了解什麼是北極熊。北極的地形上有很多東西在移動，」BJ 解釋道。
人工智慧系統需要大量資料來訓練。這些資料集被輸入電腦程序，以便它能夠學習識別模式並產生預測。您希望這些計算機系統盡可能像人類一樣“思考”，而且速度要快得多。
自 7 月以來，「大鬍子」已識別出北極熊 150 次。它成功識別的動物越多樣化，它的表現就越好。 BJ 表示，如果人工智慧能夠學會正確辨識動物，他們才剛開始了解可能發生的事情。
未來，它可以提供一個預警系統，幫助熊和人類共同生活，同時我們試圖解決暖化的世界。
「某處有閃爍的燈光嗎？是簡訊嗎？社區裡是否響起了警報？你知道嗎，紅綠燈還是類似的東西？ BJ 說。
他還不知道它會是什麼樣子，但他相信能夠使用雷達正確識別動物可以為邱吉爾的熊提供喘息的機會。未來調查該地區生物多樣性也有一些令人興奮的可能性。
可以看到人眼看不見的動物的演算法
中非加蓬擁有極為豐富的生物多樣性。大猩猩、黑猩猩、穿山甲和世界上僅存的森林象族群的 80% 都是棲息在這個熱帶生態系的動物。
遍佈 13 個國家公園，相機陷阱幫助公園管理員進行保護工作。在這個每月失去 150 頭大象的國家，這些計畫是一場與時間的重要鬥爭。
加彭國家公園管理局科學顧問 Aurélie Flore Koumba Pambo 博士表示：“相機陷阱對於調查加彭森林中受威脅的野生動物至關重要，但大型相機陷阱研究通常會產生數百萬張難以分析的圖像。”整理照片可能需要數年時間，從而延誤了重要的保護工作。
現有的人工智慧開發成果都沒有被證明適合公園管理員。那些需要頂級電話、電腦和快速網路連線的裝置卻無法使用。在偏遠地區。
為了解決這個問題，一項利用人工智慧進行公益的舉措幫助開發了一款應用程序，可以在幾個月而不是幾年的時間內對數百萬張圖像進行分類。這不是此類系統的第一個但 Appsilon 和史特靈大學的機器學習專家是最早考慮到實地生物學家資源往往有限的人之一。
「開發這種圖像分類演算法是一次鼓舞人心的經歷，」Appsilon 執行長 Filip Stachura 說。 “這迫使我們跳出思維定勢，充分認識加彭保護工作的複雜現實以及應用技術解決方案的挑戰。”
他們的工作成果是一款易於安裝的人工智慧應用程序，使用數百萬張圖像進行訓練，可以在家中的筆記型電腦上運行，無需連接互聯網。它每小時可對多達 3,000 張圖像進行分類，並且正確率高達 96%。它非常有效，甚至可以識別照片中人眼基本上看不見的動物。
Flore Koumba Pambo 博士表示：“Mbaza 人工智慧軟體和機器學習演算法將大大加快數據分析和解釋速度，幫助加彭國家公園管理局改善對受威脅物種的保護。”
事實證明，該工具對於加蓬熱帶森林深處的公園管理員來說非常有價值，可以幫助他們透過象牙或尾巴來識別山魈和大象。
透過識別影像中的疾病跡象，該應用程式已成功用於幫助防止雅司病的傳播，這種細菌會攻擊人類和類人猿的皮膚、骨骼和軟骨。
有義務建造可供他人使用的東西
最重要的是，Mbaza AI 應用程式是開源的，這意味著世界各地的科學家和程式設計師可以改進使其運行的程式碼。其他保育組織也可以使用其專門設計的演算法來幫助保護世界其他地區的生物多樣性。
製作這樣的開源軟體是軟體工程文化的重要組成部分。許多人認為，他們有義務建造可供其他人使用的東西，以共同推動技術進步。甚至連計算巨頭谷歌的野生動物洞察平台也可供任何人使用，該平台也使用人工智慧來分析相機陷阱照片。
它幫助其他機器學習專家利用谷歌的專業知識，並使其在特定的保護情況下發揮作用，例如加彭的公園管理員的情況。 Appsilon 的 Stachura 認為，當知道自己所做的事情很重要並且對世界有影響時，會產生一定的滿足感。
「憑藉我們在數據科學、機器學習和人工智慧解決方案方面的特殊技能和專業知識，我們希望加入到為更美好明天而奮鬥的行列，並利用技術造福人類，」他解釋道。
