編者按：傳說探險家哥倫布在環(huán)球航行時，途經(jīng)加勒比海的多米尼加比亞克河河口。他和船員們突然看到了一大群生物，只見它們在海中直立哺乳，樣子就像是希臘神話傳說中的美人魚。事實上，哥倫布他們所見到的生物并非美人魚，只不過是一群海牛。從此，海牛（也有說法是儒艮科海牛）就被認為是“美人魚”的原型。

本文發(fā)表于 Google Blog，原標題《 Could machine learning save this sea cow ? 》。由雷鋒網(wǎng)編譯，未經(jīng)許可，不得轉載。

電影《可可西里》講述了瀕危動物藏羚羊的故事。事實上，世界上很多動物都在面臨同樣的威脅。

很難想象這只可愛的海牛被漁網(wǎng)逮住，被迫離開賴以生存的海洋環(huán)境會是怎樣的一幅畫面？想想就覺得心疼！不幸的是，這就是世界各地的大型海洋哺乳動物正遭受的噩夢。海牛也難以逃脫滅絕的危險。

據(jù)維基百科介紹，近幾世紀以來，海牛目的族群已經(jīng)明顯下降，在許多區(qū)域甚至已經(jīng)滅絕。由于人類活動的干擾，海牛在棲息地內不時遭到獵殺，在某些地區(qū)的市場上甚至公然買賣海牛肉。海牛的死亡威脅還包括遭到運河水門夾傷與陷于漁網(wǎng)中導致的窒息。它們常死于漁業(yè)拖網(wǎng)、捕鯊魚與海龜網(wǎng)，以及炸魚、海面原油污染、龍旋風與暴風侵襲、寄生蟲、虎鯨與鯊魚的捕食等。

人類希望好好保護這個可愛的海洋生物，但事實證明它們很難追蹤。如何準確地探測到海牛的存在是保護工作的關鍵。

昆士蘭大學 （Murdoch University）的研究人員 Amanda Hodgson 及其團隊已經(jīng)幫助改變這種狀況，他們首先利用無人機大量航拍海洋照片，甚至可以遠程采集航空照片。不過，這里有一個新的挑戰(zhàn)：如何在 45000 張照片中找到海牛？

大家可以和雷鋒網(wǎng)一起找找看：

好吧，什么也看不出來。實際上，海牛在這兒：

Amanda Hodgson 利用谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡軟件 TensorFlow 制造了一款探測器，來檢測大量照片中出現(xiàn)的海牛。TensorFlow 是谷歌推出的開源軟件，能幫助計算機進行更快速地學習，此前早已在智能搜素、廣告推薦等領域大顯身手?，F(xiàn)在看來，它對自然科學的發(fā)展也有一定的幫助作用。

當然了，目前的機器學習實驗還無法達到 100 % 的正確率，不過研究人員表示谷歌的算法在實際使用中已經(jīng)能幫忙找出 80 % 的海牛，這一結果已經(jīng)足夠令人興奮。

如果這項技術可以在未來得到更進一步的發(fā)展，那么科學家們也許就能更容易地判斷各種海洋生物的群體規(guī)模和行動規(guī)律，這些信息是制定保護策略的基礎。也許深度學習將成為未來人類保護海洋生物的秘密武器。

Via blog.google

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