編者按：今天（4月22日）是世界地球日。因而我們也特別選編了一篇用運(yùn)用科技手段實(shí)踐環(huán)境保護(hù)的文章，與讀者分享。

 圖片：研究人員收集信息，用于設(shè)計(jì)保護(hù)區(qū)域內(nèi)的巡邏試驗(yàn)。圖片來源：ROB PICKLES, PANTHERA。

一個世紀(jì)前，地球上有60，000多只老虎在野外漫步?，F(xiàn)在，預(yù)計(jì)這個數(shù)字已經(jīng)下降到3，200只。偷獵，是主要的原因。為了虎皮、藥物或者打獵玩玩，人類已經(jīng)將老虎逼迫到了滅種邊緣。大象、犀牛等其他大型動物也是同樣的情況。

人類巡邏一直是保護(hù)瀕危動物的直接方式，尤其是在大型國家公園。但是，保護(hù)機(jī)構(gòu)的資源有限。

有了美國國家科學(xué)基金會（NSF）和陸軍研究辦公室的支持，研究者正在與美國、新加坡、荷蘭和馬來西亞的研究員和保育者共同合作，使用人工智能和博弈論來迎擊偷獵、非法伐木和其他世界性問題。

“在大多數(shù)國家公園，巡邏員缺乏規(guī)劃，被動而非主動，而且依靠習(xí)慣行事?！?/strong>南加州大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院博士生Fei Fang說。

Fang參與了NSF資助的南加州大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)，由計(jì)算機(jī)科學(xué)和工業(yè)系統(tǒng)工程教授Milind Tambe帶領(lǐng)，他是Teamcore代理和多代理系統(tǒng)研究組主管。

他們的研究基礎(chǔ)是“綠色安全博弈”——博弈論在野生保護(hù)中的應(yīng)用。理性選擇者會預(yù)測自己行為可能遇到的阻礙，計(jì)劃牽制阻礙的最佳方法，博弈論就是利用這種沖突與合作的數(shù)學(xué)和計(jì)算模型。海岸警衛(wèi)隊(duì)和運(yùn)輸安全管理局使用過由Tambe等人開發(fā)的類似方法，用來保護(hù)機(jī)場和水道。

“這項(xiàng)研究可以表明，人工智能對社會可以有非常積極的影響，讓我們可以幫助人類解決一些非常嚴(yán)重的挑戰(zhàn)?！?/strong>Tambe說。

人工智能迎擊偷獵者

團(tuán)隊(duì)在2月的美國人工智能協(xié)會會議上呈交了他們的論文，描述了如何使用他們的方法，提高世界各地巡邏員的成功率。

研究員們最初在2013年創(chuàng)造了一個AI驅(qū)動的應(yīng)用，叫做PAWS（野生安全保護(hù)助理），2014年在烏干達(dá)和馬來西亞測試了該應(yīng)用。PAWS的試驗(yàn)顯示了一些限制，但是也帶來了一些改善。

PAWS使用了過往巡邏的數(shù)據(jù)和偷獵的證據(jù)。隨著它獲得更多數(shù)據(jù)，系統(tǒng)“學(xué)會”和改善了巡邏規(guī)劃。系統(tǒng)已經(jīng)觀察到了更多的每公里偷獵活動。

它的關(guān)鍵進(jìn)步在于融入復(fù)雜的地形信息，包括保護(hù)區(qū)域的拓?fù)鋵W(xué)。這最小化了巡邏路線的高度變化，節(jié)約了時間和精力。而且，系統(tǒng)還可以考慮到大部分動物行走的自然遷徙路徑——因此偷獵活動也最多——為巡邏創(chuàng)造了一個“街道圖”。

“我們得創(chuàng)造可以實(shí)際使用的巡邏路線，”Fang說，“路線得回到大本營，而且巡邏路線也不能太長。我們列出所有可能的路線，然后看看哪個最有效果?！?/p>

這項(xiàng)應(yīng)用還將巡邏隨機(jī)化，不容易被偷獵者預(yù)測。

“如果偷獵者觀察到巡邏員更經(jīng)常去某一些地方，那么偷獵者就會跑去別的地方?！盕ang說。

自從2015年，兩個非政府組織Panthera和Rimbat已經(jīng)使用過PAWS，保護(hù)馬來西亞的森林。研究獲得了人工智能創(chuàng)新應(yīng)用大獎。

團(tuán)隊(duì)最近結(jié)合了PAWS和一個叫做CAPTURE（帶有臨時和觀察不確定性推理的綜合反偷獵工具）的新工具，CAPTURE可以更加精準(zhǔn)地預(yù)測襲擊概率。

除了幫助巡邏隊(duì)發(fā)現(xiàn)偷獵者，這些工具還可能幫助他們截獲走私野生產(chǎn)品和其他高風(fēng)險貨物，為野生動物增加了一層保護(hù)。研究員正與烏干達(dá)的野生專家溝通，與今年下半年應(yīng)用該系統(tǒng)。他們會在第15屆國際自動化代理和多代理系統(tǒng)大會（AAMAS 2016）上呈交他們的研究發(fā)現(xiàn)。

“保護(hù)我們美麗星球上的自然資源和野生動物，這個任務(wù)非常緊迫。我們計(jì)算機(jī)科學(xué)家們可以在各種各樣的方面提供幫助?！盕ang說，“PAWS解決的是這個問題的一方面：提升反偷獵巡邏的效率?！?/p>

人工智能反擊非法伐木

南加州大學(xué)團(tuán)隊(duì)的其他成員正在開發(fā)補(bǔ)充方法，來防止非法伐木，這是許多發(fā)展中國家中非常重大的經(jīng)濟(jì)和環(huán)境問題。

世界自然基金會（WWF）預(yù)計(jì)，非法伐木行業(yè)的貿(mào)易額每年在300億和1000億美元。這種行業(yè)還威脅了遠(yuǎn)古森林，野生動物的關(guān)鍵棲息地。

南加州大學(xué)、德州大學(xué)El Paso分校和密歇根州立大學(xué)的研究員最近與非盈利機(jī)構(gòu)Alliance Vohoary Gasy合作，限制馬達(dá)加斯加的紅木和烏木的非法砍伐，非法砍伐已經(jīng)降低了島國的森林覆蓋率。

森林保護(hù)機(jī)構(gòu)同樣面臨有限的預(yù)算，必須覆蓋很大的區(qū)域，因此，合理分配安全資源變得非常關(guān)鍵。

小組研究了如何在馬達(dá)加斯加平衡分配資源，來最大化保護(hù)效果。

過往基于博弈論的安全研究通常涉及指定小組——例如，將安全工作人員分配到機(jī)場檢查點(diǎn)或者航班。很難為這些情況找到最優(yōu)安全解決方案。使用開放團(tuán)隊(duì)的方法之前一直不可行。

未解決這個問題，研究員開發(fā)了一個叫做SORT（資源小組同時優(yōu)化）的新方法，他們已經(jīng)使用馬達(dá)加斯加的真實(shí)數(shù)據(jù)試驗(yàn)性地進(jìn)行了驗(yàn)證。

研究組創(chuàng)建了國家公園的地圖，用本地工資和預(yù)算，建造了所有可能的安全資源模型，計(jì)算了這些情況下所有資源的最佳組合。

“我們比較了用算法做出來的最優(yōu)團(tuán)隊(duì)，和一個隨機(jī)選擇的團(tuán)隊(duì)，我們算法做得更加好。”南加州大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)博士生Sara McCarthy說。

算法很快很簡單，可以抽離出來用于其他情況各異的國家公園。團(tuán)隊(duì)正在與Alliance Vohoary Gasy合作，在馬達(dá)加斯加實(shí)施算法。

團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人Tambe說：“我對于我的學(xué)生們在野生動物安全和森林保護(hù)方面的成就感到非常驕傲。與領(lǐng)域內(nèi)實(shí)踐者的跨學(xué)科合作是研究的關(guān)鍵，讓我們可以提升人工智能領(lǐng)域的研究?！?/p>

另外，項(xiàng)目為其他計(jì)算機(jī)科學(xué)研究者展現(xiàn)了應(yīng)用技術(shù)解決真實(shí)世界問題的巨大潛能。

“這項(xiàng)工作的重要性不只是對環(huán)境的積極影響，保護(hù)野生動物和森林，還有它對其他人的啟發(fā)，讓世界變得更美好。”McCarthy說。

 

Via EurekAlert

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