人工智能技术如何实现自然灾害的有效预防

先说说这场暴雨：2018年5月27日，美国马里兰州埃利科特市，三小时内降水量超过6英寸，一人丧生，街道变成急流，汽车像橡皮鸭一样漂浮。国家气象局称这是“千年一遇”的概率。然而，当地环保组织切萨皮克保护协会的技术主任杰夫·艾伦比却说了一句让人沉默的话：“这是过去三年中第二次发生这种情况。”

埃利科特市发洪水并不新鲜——两条支流在此与帕塔普斯科河交汇。但艾伦比指出，随着开发项目覆盖了曾经是“森林天然海绵”的土地、山坡和草坪，洪水变得越来越严重。就在这场暴雨发生的几天前，美国国土安全部根据2016年的洪水数据，选择了埃利科特市开展试点项目：用自动传感器为居民提供更好的洪水预警。

而艾伦比最近开发了另一种工具来帮助预测、计划和应对这类突发洪水：一张独一无二的高分辨率地图。这张地图覆盖了从纽约州北部到弗吉尼亚州南部、一直延伸到切萨皮克湾的10万平方英里区域，细致到能显示地面建筑物、人行道、树木和草坪。在人工智能的帮助下，航拍图像生成的这张地图，能够识别小至3平方英尺的物体——比之前洪灾预测使用的地图精确了大约1000倍。要理解这个差距，你可以想象一下：以前就像是在拥挤的城市街道上，用一张只能显示沃尔玛超市大小的地图来寻找Uber司机。

这张地图的绘制耗时一年，耗资350万美元，由微软和佛蒙特大学协助完成。艾伦比的团队仔细研究航拍图像、道路图和分区图，建立规则、分类对象、清除错误。一旦第一个数据集完成，所有人都在问：“你打算什么时候再做一次？”——持续更新成了刚需。

这背后的关键力量就是人工智能。微软帮助艾伦比的团队训练AI来自动识别物体。不过，即使有强大的数据集，训练算法也不容易。需要定期进行“像素窥视”——手动放大对象来验证和修正机器的识别结果。经过多次训练，算法识别水道、树木、田野、道路和建筑物的能力不断提升。随着新数据出现，切萨皮克保护协会计划用AI来更新地图，比最初那个耗费数百万美元、劳动密集型的工作要频繁得多，也容易得多。

如今，微软正在向更多人开放这一工具。只需花42美元，任何人都可以通过微软的AI for Earth平台，运行2亿张航拍图像，在10分钟内生成整个美国的高分辨率地图。当然，在美国其他地方，由于AI算法没有在当地条件下进行训练，结果就没那么精确——比如一棵红木树或仙人掌，看起来可能和柳树或橡树差不多。

对于一个痴迷于地理位置和地图服务的社会来说——现实世界每天都在数字世界中展开——这一成就似乎算不上碘伏性。但对于非营利组织的环保目标而言，高分辨率数据和AI的组合，正在变得极具成本效益。随着微软的推动，AI在全球范围内即将成为商品。高分辨率成像、传感器技术、AI以及云计算的结合，让环保人士能够更深入地了解地球的健康状况。其结果就是：近乎实时地读出地球的生命体征，每当环境出现恶化，就会发出警报。

新的保护方法也在向海洋延伸。2018年6月4日，保罗·艾伦慈善基金会与卡内基科学研究所、昆士兰大学、夏威夷海洋生物学研究所及私人卫星公司Planet合作，计划在2020年前绘制出全球所有珊瑚礁的地图。正如Planet副总裁安德鲁·佐利所说：这是“历史上第一次”，新工具达到了“从地球层面解决问题的水平”。

“今天，我们还不清楚全球珊瑚白化事件的确切地理位置、速度和频率，”卡内基全球生态系科学家格里格·阿斯纳解释道。据已知情况，科学家预测到2050年，世界上90%以上的珊瑚礁将会灭绝，而这些珊瑚礁却蕴藏着25%的海洋生物。保罗·艾伦慈善基金会环境影响主管劳伦·凯克姆预计，这一合作将使全球珊瑚礁危机变得清晰可见，让科学家能够每天跟踪珊瑚礁的健康状况。

在另一项与Planet和卡内基研究所合作的珊瑚礁项目中，自然保护协会正在利用卡内基的计算机视觉AI，开发一幅关于加勒比海盆地浅水区的高分辨率地图。“通过了解这些系统如何生存以及它们如何适应环境，也许不是我们这一代，但也许是下一代，将能够把曾经的珊瑚礁找回来。”自然保护协会加勒比海珊瑚礁项目负责人路易斯·索罗扎诺这样说。

绘图服务对环境保护来说并不陌生。地理信息系统多年来一直是环保工具中的主要内容，通过提供交互式地图来促进环境监测、监管执法和保护规划。但绘图服务的质量取决于底层数据，而获取和维护更高质量的原始数据，对环保组织来说往往过于昂贵。因此，许多自然保护主义者转向了免费服务，比如美国地质调查局提供的30米分辨率图像。

“我们在了解地球健康状况的基本信息方面远远落后，这种能力的缺失是我人生中的挫折，”微软负责地球AI的首席环境科学家卢卡斯·乔帕坦言，“而我也看到，那些在一线解决环境可持续性问题的人，往往身处资源最少的组织，却无法利用现有的技术。”话说回来，最终的问题是：这些由AI驱动的地图所提供的诊断，是否能够及时起效，从而帮助解决人类自己造成的环境问题？

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