2019-03-28 | 作者:數位時代/高敬原

人類有Facebook動物有Wildbook!微軟如何靠一張照片和AI救生態?

微軟的「AI for Earth」專案項目可以在使用最少資源、不過度干擾的情況下,保護地球上珍貴稀有的物種,甚至還能建立起動物的社交網路,如同專屬的Facebook頁面,理解各類物種的活動情況。

微軟研究院在20多年前成立,不過目標可不只是單純想要在技術上突破,「微軟研究院有個特點,就是我們的多元化。」微軟首席科學家Rico Malyar談到,除了傳統的IT領域,研究院也投注了很多心力在生態、環境、健康、基因方面的研究。

這也就是為什麼今天的微軟會有「AI for Earth」項目,可以在用最少資源、不過度干擾的情況下,去關注地球上珍貴稀有的物種,甚至還能建立起動物的社交網路,像是一個專屬的Facebook,理解物種的活動情況。

追蹤瀕危物種,從社交媒體上的照片開始

「AI for Earth」是一個為期5年的計畫,微軟投入高達5千萬美元資金,目前已經運作了將近一年的時間,總共涵蓋7大洲、60多個城市、200個項目,主要關注農業、水、生物多樣性、氣候變化這4大領域。

以生物多樣性來說,致力於對抗物種滅絕的非營利組織「Wild Me」去年發表了一個開源專案「Wildbook」,它的目標不光是追蹤瀕臨滅絕的物種本身,而是強調關注每一個物種個體。微軟因此與Wildbook合作,協助他們追蹤地球上每一個稀有物種,了解這些物種的遷徙習性。

微軟AI for Earth專案經理Bonnie Lei以瀕臨滅絕的鯨鯊為例子,「身為一個海洋生物學家,要去追蹤某一個動物本身,還要收集大量的資料,這幾乎是不可能的。」

於是Wildbook將腦筋動到了社交媒體上,許多動物愛好者會拍攝動物的影像,並上傳到YouTube或是自己的社群網絡上,「他們也許是一位潛水員,到某一個地方去潛水,拍下了一些美麗的影像內容。」

分析鯨鯊花紋,建立個別資料庫

首先要從廣大的網路中找到相關聯的內容,必須用正確的關鍵字搜尋,但並非所有的內容都是英文, Bonnie Lei解釋:「如果這個內容是西班牙文,就會先用自然語言處理(NLP)去搜尋關鍵字,再將內容翻譯成英文。」

不過,以一支關於鯨鯊的影片來說,並非每分每秒內容都含有鯨鯊影像,Wildbook會先使用物件檢測技術,把含有鯨鯊的影像通通挑選出來。然而要做到「追蹤某一個動物本身」,這樣是遠遠不夠的,系統會去分析鯨鯊身上的花紋,「這些花紋就像人類的指紋一樣是獨一無二的,我們會擷取一小塊影像,進行單獨的分析。」如此一來就能準確辨別這頭鯨鯊是A還是B。


AI for Earth專案經理Bonnie Lei說明,系統會挑出鯨鯊的影像並分析鯨鯊身上的花紋,「這些花紋就像人類的指紋一樣是獨一無二的。」如此一來就能準確辨別這頭鯨鯊是A還是B。(圖片來源:Microsoft)

往後在做研究時,會把影像中的鯨鯊花紋圖樣和資料庫中的資料進行比對,「這樣可以找到最相近的結果,例如這頭鯨鯊很有可能就是編號H-019。」

一項專業的研究,還必須掌握影片拍攝的時間、地點,Bonnie Lei表示:「這兩個資訊是非常關鍵的,影片因為有時間軸,所以時間資訊並不難掌握,重點是缺少地點資訊。」因此這套系統的機器人搜尋完可以掌握的資訊後,會自動與發布內容的作者取得聯繫。

例如AI在YouTube影片下留言:「我覺得你的影片拍得真棒!請問是在哪裡拍攝的呢?」如果作者回覆:「地點是在墨西哥東邊。」機器人就會自動將資料建檔。

相關資訊整合,建立動物界社交關係鏈

時間、地點、個體資訊都掌握後,關鍵的一步就是將所有資訊有系統的串聯在一起。Wildbook網頁上有一個類似Facebook的頁面,可以想像成鯨鯊自己的社交身分。

Bonnie Lei舉例:「剛剛看到的那頭鯨鯊是H-019,將資訊更新後,可以看到他現在可能在哪裡。」有趣的是,還能看到編號H-019的鯨鯊跟那些同類有接觸,「舉例來說,像是跟編號MXC-260的路徑進行比對,就可以建立起物種在海裡的社交關係鏈。」


透過AI、機器人進行數據分析,往後研究生物多樣性的專家幾乎不用花費太多精力,即可取得非常精細的研究數據。(圖片來源:Microsoft)

不過現階段Wildbook仍面臨些許瓶頸,雖然可以在斑紋明顯的物種上順利辨識物種身分,不過對於像是大象這類色彩單一的物種,在辨識上就存有難度。科學家正在研究是否能從其他的特徵,像是大象的耳朵形狀,去準確辨識個別物種。

從這項微軟「AI for Earth」的計畫可以發現,透過AI、機器人進行數據分析,往後生物多樣性研究的專家幾乎不需要花費太多精力,就可以取得非常精細的研究數據,「我們認為這樣的方式,可以更保護稀有生物,打造一個永續的地球生態。」Bonnie Lei說。

 

資料來源:數位時代
圖片來源:David Clode數位時代


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