数据驱动下的物种保护，拯救生命的“特效药”
如果给出这样一张猎豹的图片
我们能否通过图中有限的信息
判断它的年龄、健康状况
以及所属族群?
如果你是一名研究动物的专家,你可能会从其花纹和斑点中获取一定量的信息,但对于大多数人以及一线的动物保护者来说,它可能只是一张图片罢了。
事实上,这反映了当下濒危物种正面临的困境:人才和数据的缺乏。
据世界自然保护联盟(IUNC)最新发布的《红色名录》显示:目前全球有38543个物种濒临灭绝。这其中,有超过20000个物种正处于数据缺乏的状态,部分物种甚至连照片都没有。
数据驱动
濒危物种保护
记录片中奔腾的野马、翱翔于天际的雄鹰,这些珍贵的野生动物镜头来之不易。濒危物种由于其稀少的数量以及其生态环境的独特性,在野外拍摄和监测他们的过程往往是昂贵、耗时且充满危险的。
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因此,生态学家和其他野生动植物研究人员正面临着数据紧缺的问题,而数据的缺乏则可能会降低科学家对于判断物种灭绝风险的准确性。
为了解决数据不足的问题,人们正在利用人工智能和机器学习来帮助获取并分析数据。
挪威科技大学的生态学家Borgelt和他的团队正在通过机器学习来预测物种的灭绝风险。通过训练算法,他们选取了IUCN已经评估过的28363种不同动物,并分析其所处生态环境的气候变化、入侵物种、污染等威胁因素,成功预测出一百多种尚未被列入保护的濒危物种。
在最新的《红色名录》中,有123个新物种与团队所预测的物种吻合,超过三分之二的准确率也证实了该方案的可行性。
图像作为目前最丰富的信息来源,也被广泛用于濒危物种保护中。Berger Wolf和她的团队开创了一个名为图像组学的新研究领域。
她们利用机器学习从生物体的照片和视频中提取生物数据,以此来创建动物专属的“像素值”,这意味着研究人员可以在没有GPS项圈的情况下以非侵入方式追踪动物,对它们进行计数以估计种群规模,了解迁徙模式等等。
当然,人工智能和机器学习用于濒危动物保护已不是什么新鲜事,例如通过算法识别盗猎者,动态监测动物、通过AI分析识别大象的声音等等。而在这些拯救生命的背后,则是现代IT与强大的算力支撑。
在这方面,戴尔科技集团已在AI和HPC领域深耕多年,通过丰富的产品组合推动AI发展。戴尔PowerEdge XE系列服务器专为AI和高性能计算而构建,适用于最严苛的人工智能工作负载。在不久的将来,新一代PowerEdge服务器也即将与大家见面,带来更高的计算性能和更高的AI推理能力。
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对于训练和监控过程中动辄PB级的视频、图片等非结构化数据,戴尔PowerScale横向扩展NAS存储则是处理AI工作负载的理想存储选择,提供更快的AI模型训练和验证速度,加速释放非结构化数据价值。
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*PowerScale由英特尔 至强 处理器提供支持,该处理器采用软件定义的基础设施和敏捷云架构,为PowerScale提供了卓越的性能和效率,可加速要求严苛的文件工作负载,使企业发挥数据资本的价值,加速业务的数字转型。
全面可持续
戴尔在行动
濒危物种保护之路充满艰辛,因为它不仅仅是保护单个物种,而是整个生态环境的维护与改善。落实到具体环节,从种群的跟踪与检测到保护区管理,再到栖息地生态环境保护等一系列措施,实现濒危物种的保护需要全社会的参与和支持。
早在2007年,戴尔科技集团和保护基金会成立了植树计划。时至今日,我们的员工以及合作伙伴已经种下超过100万棵树,而这些树木则能够恢复物种赖以生存的环境。
在包括戴尔在内的公共和私人领导人对恢复生态环境的大力支持下,路易斯安那黑熊已于2016年从濒危保护动物名单中去除;在北加州,这些树木也改善了当地的水质从而保护了银鲑、虹鳟以及斑点猫头鹰的栖息地环境……
“在戴尔,我们正在寻找使用技术来建立持久遗产的方法——通过我们所做的一切来推动可持续的发展。”
戴尔科技集团可持续发展副总裁
戴维·李尔
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