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人工智能运用演算法，加入能为刚果盆地的野生研究人员辨识出25种以上的物种。照片来源：加蓬国家公园管理局脸书

加蓬境内的保卫辨识热带雨林。照片来源：加蓬国家公园管理局脸书
（神秘的果雨地球uux.cn报道）据环境资讯中心（姜唯 编译 林大利 审校）：英国《独立报》（The Independent）报导，非洲中西部加蓬共和国境内，林物在洛佩国家公园的人工野生动物保卫战中，人工智能已成为打击犯罪的智能战可种刚种助走私最新武器。透过机器学习，加入现在的野生演算法能为刚果盆地的研究人员辨识出25种以上的物种，不再错过保护良机。动物打击
自动摄影机、保卫辨识人工智能双管齐下 优化国家公园保护工作
来自斯特林大学的果雨研究人员与加蓬国家公园管理局（ANPN）建立长期合作伙伴关系，并获得欧盟ECOFAC6——针对非洲中部生物多样性与脆弱生态系统保护计画的资助，在雨林中设置了自动摄影机来监看野生动物。
他们与人工智能公司Appsilon合作，使用「Mbaza AI」影像辨识技术，分析在雨林中拍摄的大量照片。整个洛佩国家公园共有200台摄影机，经动作感测器触发，每部摄影机每天会拍下数百张照片。
生物多样性监测计画的负责人、斯特林大学的罗宾．怀托克（Robin Whytock）博士邀请Appsilon应用其技术来自动化分析照片，省去护林员和研究人员人工分析的工作。该演算法用了超过150万张的照片来训练，每小时可分类多达3000张影像，准确率达96％。
「大象、大猩猩和穿山甲等中非森林哺乳动物受到非永续贸易、土地利用变迁和全球气候危机的威胁。Appsilon的Mbaza AI将帮助中非保育工作人员，快速分析自动摄影机收集到的野生动物资料，将资料收集与分析之间的时间差，从几个月甚至几年减少到几天。」怀托克博士说，「这将帮助保育工作者在全球生物多样性危及存亡之际，迅速识别和因应对生物多样性的威胁，并改善保护和管理工作。」
Mbaza AI不只追踪动物移动 也能透过脸部辨识分析行为
Mbaza AI不需要任何专业硬体，甚至不需要连上网路，就能帮助护林员估算难以监测的动物族群，如非洲森林象。还能追踪动物的移动，并透过脸部辨识更加了解其行为，这对于具有复杂社会阶级的灵长类动物来说尤其重要。 加蓬环境部长、英裔环保工作者李．怀特（Lee White）博士补充说，该软体也具有反盗猎的潜力。加蓬有200多种动植物受到盗猎威胁，包括非洲森林象。在过去的15年间，整个非洲的森林象数量已经减少了70％，加蓬是仅存森林象的重要庇护所。
加蓬还使用了Appsilon的演算法来追踪一种叫做「Yaws」的皮肤病的散播，这种疾病透过细菌传播给大猿和人类，主要受影响的是儿童，但是目前没有疫苗。
怀特博士说：「『Mbaza』的原意是一种传统的警卫室，我们希望能在加蓬所有保护区和林业特许区内展开野生动物监测工作。」
参考资料：《独立报》（2021年1月8日），Stop the Illegal Wildlife Trade: How artificial intelligence has become the latest conservation tool
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