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合作契機

熱帶雨林被稱為“地球之肺”,吸收全球約30%的二氧化碳,對于緩解全球氣溫變暖有著巨大幫助。它充滿生機,用僅覆蓋6%的地球表面,養育過全球一半以上的動物和植物,為維護物種多樣性做出了卓越貢獻。但是在今天,我們已經失去了地球一半以上的原始雨林。
Rainforest
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在哥斯達黎加,有一群保護雨林的護林員。他們每天穿梭在叢林中,依靠這里自然的力量,去熟悉山脈,了解雨林秘境。但是,在雨林中工作并不容易,他們需要克服很多自然環境帶來的不便,耗費大量的時間與體力各處巡視,以防盜伐行為發生。

幾年前,Rainforest Connection(RFCx)雨林保護組織的創始人Topher White機緣中參加了印度尼西亞保護長臂猿的志愿者行動。在這次行動中,他深刻意識到如果沒有有效的工作方法,僅靠人力來尋找并阻止伐木行為,其實非常耗費時間且效果不理想。于是,他開始嘗試通過將大量回收華為的舊手機升級改造為太陽能雨林監聽設備,分散部署在叢林多處。這樣的監測系統可以在有盜伐行為發生時,給當地護林員發出定位警報提醒,幫助他們快速有效地進行搜查。

但由于面臨著龐大數據管理與算法優化等挑戰,他們也需要系統性的技術支持來提升創新方案。于是,華為開始與Rainforest Connection (RFCx)展開一系列密切合作,開發包括采集設備、存儲服務、智能分析的創新平臺。

客戶簡介

Rainforest Connection,是由ITER物理學家和軟件工程師Topher White于2014年創立的非政府組織,已經在美國、秘魯、巴西、哥斯達黎加、羅馬尼亞、玻利維亞、巴西、印度尼西亞、厄瓜多爾、喀麥隆、南非等地建立了項目。該組織通過將廢棄手機轉換為太陽能監聽設備,在熱帶雨林中檢測電鋸的聲音并發出警報,進行實時干預,以保護熱帶雨林免遭非法砍伐和盜獵。

發展歷程與挑戰

針對原來雨林組織的電鋸監測模型,華為通過在真實環境中的應用來不斷調整模型精度。在投入初期,雨林組織反饋蚊子的聲音經常被誤報成電鋸聲,其實人耳也很難分辨出這兩種聲音。對這類誤報數據,華為開始利用有蚊子聲音數據對模型進行重新訓練。經過反復測試與提煉,最新的模型應用可以探測到96%的電鋸事件。

盜伐行為的發生,不僅使我們失去保貴的原始森林,更威脅著以蜘蛛猴為代表的瀕危物種的繁衍生息。蜘蛛猴不僅稀有珍貴,它們還是播種能手,可以通過將植物種子分散到各處幫助樹木繁殖,是維持整個哥斯達黎加雨林的生態的重要角色。

保護它,首先需要找到它。在這么大一片叢林中,找到蜘蛛猴真的很難。生物學家每次通常需要花費一整天去追蹤蜘蛛猴的蹤跡,Ruth就這樣做了一年,她覺得工作效率很難提高,而且一天下來很疲憊。為了更好更高效地保護蜘蛛猴,華為與Rainforest Connection (RFCx)攜手,構建了蜘蛛猴語言智能分析模型,通過AI技術來識別它的叫聲并實時發送精準定位。

Rainforest
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但在項目初期,AI 模型識別蜘蛛猴聲音也遇到了不少挑戰,主要有兩點:首先,雨林組織提供的蜘蛛猴聲音樣本太少,而且很少有人聽過,AI 模型沒有足夠的學習樣本;其次,蜘蛛猴叫聲是一種變長聲音事件,即持續時長不固定,而且蜘蛛猴叫聲又可以細分為3類,每類叫聲之間又有不小的差異,這些類別之間也是樣本及其不均衡。

針對這些問題,華為云AI 技術團隊將少量樣本與雨林環境進行疊加,生成大量接近真實環境的數據緩解樣本過少的問題。然后從“時域”和“頻率特征數量”這兩個層面著手,將模型的時間檢測窗口從1秒降低到了500毫秒,在頻率這個范圍,頻率的特征數量從40提高到96,大大提升了模型檢測準確性。

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為了更好地幫助AI工程師對蜘蛛猴模型的優化和訓練,華為的“動物語言翻譯師”會從雨林收集到的聲音音頻里面,準確地標記出蜘蛛猴聲音出現的起止時間。她用一個詞來概括了自己的工作角色——AI模型飼養員,因為被她標注的聲音數據可以幫助AI模型可以更精準地識別和學習。

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價值分享

目前電鋸監測模型與蜘蛛猴聲音模型,已經在不同的國家和地區分開部署。雖然蜘蛛猴模型的召回率尚未得到相關數據反饋,但當地團隊的反應都是非常積極正面的。生物學家Ruth可基于這樣的數據分析來創建蜘蛛猴的分布圖,以精確預測其活動行徑。通過更好地了解他們的行為模式,他們可以改善研究和保護工作。

電鋸監測模型目前已分布在不同的國家進行應用,當地的護林員Juan表示,他現在每天要行走的范圍越來越小,但是卻可以保護到更廣闊的土地。隨著模型的不斷改善與優化,發生錯誤警報的情況也越來越少。

可見,有了AI科技的助力,對于遠在雨林的護林員與生物學家們而言,守護他們所熱愛的這片綠色土地,不再是一個人的戰斗。期待更多的伙伴加入,共同努力,積小行動,謀大進展,最終實現科技普濟天下,構建萬物互聯的智能世界。



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