英國倫敦動物學會（ZSL）與 Network Rail 合作，利用人工智能技術開發(fā)了一種新的野生動物監(jiān)測方法，希望借此解決英國日益嚴重的生物多樣性問題。
這項技術已經在三個地點進行了測試，成功捕捉到了各種動物的聲音和圖像，并由計算機進行分析和定位。從鳥類的叫聲中識別出了數十種不同的鳥類，狐貍、鹿、刺猬到蝙蝠等動物也被準確地識別出來，并且這一過程不需要人類觀察員的參與。
倫敦動物學會（ZSL）的保護專家安東尼 丹瑟稱，“我們從這些測試地點收集了數萬個數據文件和數千小時的音頻，并從中發(fā)現(xiàn)了各種動物。如果使用人類觀察員，我們無法做到這樣的規(guī)模，只有人工智能才讓這成為可能。”
項目選擇了三個位于鐵路旁邊的測試地點，分別是倫敦的巴恩斯、特威克納姆和劉易斯?jié)h姆。這些地區(qū)屬于英國鐵路（Network Rail）所有，英國鐵路在項目中發(fā)揮了重要作用。這些地區(qū)都有圍欄防止人們誤入鐵軌，并且很少有維修人員進入。英國鐵路擁有超過 5.2 萬公頃的土地，其中許多地區(qū)在保護國家生物多樣性方面發(fā)揮著重要作用。
ZSL 和英國鐵路計劃將人工智能監(jiān)測器的使用擴展到其他地區(qū)，包括薩里的喬巴姆和新森林�！霸谖覀円呀洔y試過的地點，我們發(fā)現(xiàn)了超過 30 種鳥類和 6 種蝙蝠，以及狐貍和刺猬等動物的跡象，所以我們對倫敦發(fā)現(xiàn)的相對健康的野生動物水平感到驚喜，”丹瑟說，“然而，這并不是我們項目的主要目的。我們的目標是展示人工智能主導的技術，結合聲學和相機陷阱可以有效地調查英國鐵路土地上的野生動物，但也可以在英國其他地區(qū)調查。這將告訴我們物種如何應對氣候變化，以及我們應該如何管理植被，不僅僅是在鐵路旁邊，還有在道路邊緣和其他地方�！钡どf，機器學習和人工智能將對保護生物多樣性至關重要。
通過分析數萬小時的錄音和數十萬張圖片，機器學習技術將在保護生物多樣性方面起到關鍵作用，提供更準確的數據支持。
