北京
科学家们正在利用人工智能（AI）技术帮助保护濒危鲸鱼，推动海洋保护和规划工作。罗格斯大学新不伦瑞克分校的研究人员开发了一种AI工具，能够预测濒危鲸鱼的栖息地分布，从而引导大西洋沿岸的船只避开这些区域。这一工具旨在减少致命碰撞事故，并为制定保护策略和实现负责任的海洋开发提供科学依据。
研究人员表示，他们通过一种AI计算机程序，从两个庞大的数据库中检测和学习模式，从而提升了监测海洋中重要物种（如极度濒危的北大西洋露脊鲸）分布的能力。自1970年以来，北大西洋露脊鲸就被《濒危物种法》列为濒危物种。根据美国国家海洋和大气管理局的数据，目前仅存约370头露脊鲸，其中包括约70头具有繁殖能力的雌性鲸鱼。
这项研究的结果已发表在《自然科学报告》上。
该项目由工程学院工业与系统工程系助理教授Ahmed Aziz Ezzat和海洋科学教授Josh Kohut共同领导。Kohut于今年1月成为环境与生物科学学院的研究主任。Ezzat负责一个专注于工程和物理科学应用机器学习的研究小组，而工程学院博士生Jiaxiang Ji作为论文的第一作者，为该项目做出了重要贡献。
Kohut将这一AI程序的输出比作通过跟踪房屋内人们的活动来推断他们的行为模式。例如，厨房里有食物或书房里有电视机，这些因素可能决定了人们在一天中的某些时间出现在特定区域的原因。他说，检测这些模式可以赋予预测能力。
“通过这个程序，我们将鲸鱼在海洋中的位置与环境条件联系起来。”Kohut解释道，“这使我们能够更明智地预测鲸鱼可能出现的时间和地点，从而实施不同的保护策略。”
最初，研究人员的目标是开发一个高分辨率的北大西洋露脊鲸分布模型，以支持负责任的海上风电场开发和运营。但他们表示，这项研究的意义远不止于此，相关细节已作为研究论文的附录公开。
“这些工具非常有价值，将为所有从事蓝色经济的行业带来益处，包括渔业、航运和可持续能源开发。”Ezzat说道，“这种方法可以支持我们在实现经济目标的同时，确保对海洋生物栖息地的影响最小化甚至为零。”
与传统的计算机程序不同，研究人员使用的机器学习程序能够分析大量数据集，从中发现模式和关系。随着AI程序接触到更多数据，它会不断调整内部模型，以做出更准确的预测或分类。
“机器学习模型的结果本质上是对海洋哺乳动物可能出现的时间和地点的概率预测。”Ezzat解释道，并称其为“概率图”。
计算机模型分析的数据包括罗格斯大学海洋观测领导力中心自1992年以来收集的所有水下滑翔机和卫星数据。该中心由当时的助理教授Scott Glenn创立，他现在是海洋和沿海科学系的杰出教授。此外，模型还分析了特拉华大学公开提供的卫星数据产品。
水下滑翔机是一种自主的鱼雷形设备，能够在中大西洋海岸的海面下快速移动。它们可以测量海水的温度、盐度、水流强度和叶绿素水平等多种参数。滑翔机还能通过反射鱼群的声波来测量其规模，并记录鲸鱼和其他海洋哺乳动物的水下叫声，从而精确定位它们的位置。卫星数据则包括海面温度、水色和锋面等信息。
“我们之前已经拥有这些数据，但直到现在，我们才成功地将鲸鱼位置探测数据与它们所处的环境条件结合起来。”Kohut说道，“这证明了AI方法在提升我们预测鲸鱼位置能力方面的强大潜力。”
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