Gold Rayon - Не переживай (Премьера 2020)
少なくとも最初の主な観測結果が1980年にカリブ海で記録されて以来、気候変動はサンゴ礁を白化させ、それらを自国と呼ぶ地元の海洋生物種を間引いてきました。珊瑚礁がまだ繁栄している地理的地域を特定するためにカタログ化されたカタログは、この傾向を逆転させることを望み、確実ではないが絶滅の危機から世界で最も稠密で多様な水生生態系の一部を救います。
倫理的なものから経済的なものまで、私たちがサンゴ礁を救うことを気にかけなければならない理由はたくさんあります。約4分の1の海洋生物の住居に加えて、これらのサンゴ礁は世界経済に3750億ドルの収入を提供しています。 保護者 そして、5億人に食糧安全保障。それらがなければ、研究者たちは無数の種とそれらに依存している海洋漁業全体が単に蒸発するだろうと言います。
問題は、すでに進行中の被害を軽減するために費やすべき資金と時間があまりにも多い一方で、気候変動に関する国連枠組条約「パリ協定」を批准した172カ国が自国の炭素排出量の削減を争うことです。しかし、研究者の国際的なコンソーシアムは、人工知能がギャップを埋め、そしてサンゴ礁が生き残るために必要な注意と資源を得るのを助けることができると望んでいると言います。
このソリューションには、インドネシアのスラウェシ島沖の1487平方マイルのサンゴ礁を撮影する360度カメラを搭載した水中スクーターを配置した研究者チームが含まれていました。 （Sulawesiは、サンゴ三角地帯の真ん中に位置し、地球上で最も集中している海洋生物多様性に囲まれています。）
それらのイメージは、その後、ディープラーニングの形でフィードされました。その地域の生態系の健康を評価するために、サンゴや他のサンゴ礁の無脊椎動物の種類を識別するために400〜600の画像にわたって教えられました。
「A.Iの使用クイーンズランド大学の底生生物学者、エマ・ケネディ博士は声明の中で述べています。 「サンゴ礁の科学者に10〜15分かかるのは、機械に数秒かかるのです。」
「このマシンは、人間の脳と同じように学習し、写真を作成して身分証明を確信できるようになるまで、何を見ているのかについて詳細な判断を重ねています。」
ケネディと他の研究者はまた、保全資源から利益を得る可能性が最も高いと思われる世界中のサンゴ礁を識別するために、カスタムの反復型クラスタリングアルゴリズムを使用しています。彼らの計算式は、サンゴ礁の生態学に影響を与えることが知られている30の測定基準に基づいており、歴史的活動、気温、サイクロン波の損傷、サンゴの幼虫の行動などのカテゴリに大別されます。将来のサンゴ礁保護のためのこれらの主要な場所の地図は、 保全レター 、7月下旬に保存生物学協会のジャーナル。
この研究は、オーストラリア政府、Nature Conservancy、Bloomberg Philanthropies、Tiffany&Co. Foundation、Paul G. Allen Family Foundationからの多額の寄付によって実現されました。枯渇。
ケネディと彼女のチームはこれらのA.I.を望みます。メソ・アメリカン・バリア・リーフやハワイのサンゴなど、よりローカルなレベルでのサンゴ礁の管理を助けるために、テクニックはさらに洗練されるでしょう。
彼らの世界的な研究のローカル版は、世界的に一様に礁に利用可能ではないデータから利益を得るであろう：海洋化学、気候変動または彼らのシステムへの他のストレスに耐えるための地元礁の「適応能力」、または詳細これらのサンゴ礁への地域経済の依存性について。