在人工智能的帮助下 ， 科技公司向环保组织提供更为精确的高分辨率地图 ， 为环保决策提供更为详细的最新信息 ， 从而达到保护环境和预防自然灾害的目的 。 2018年5月27日美国马里兰州埃利科特市一场暴雨袭来 ， 在不到3小时的时间里降水量超过超过6英寸 ， 造成一人死亡 。
主要街道变成了急流 ， 汽车像水中的橡皮鸭一样漂浮不定 。 国家气象局将这种暴雨的概率称为千年一遇 ， 然而 ， “这是过去三年中第二次发生这种情况 ， ”环境保护组织切萨皮克保护协会保护技术主任杰夫?艾伦比(Jeff Allenby)如是指出 。
埃利科特市发洪水并不是什么新鲜事 ， 这里有两条支流与帕塔普斯科河汇合 。 但艾伦比表示 ， 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5月27日洪水发生的几天前 ， 美国国土安全部根据其2016年的洪水发生情况 ， 选择了埃利科特市开展试点项目 ， 通过自动传感器为居民提供更好的洪水预警 。
最近 ， 艾伦比开发了另一种工具来帮助预测 ， 计划和应对突如其来的洪水：这是一张独一无二的高分辨率地图 ， 显示出地面建筑物 ， 人行道 ， 树木和草坪等信息数据——这张地图涵盖了从纽约州北部到弗吉尼亚州南部10万平方英里区域 ， 一直延伸至切萨皮克湾 。 在人工智能的帮助下 ， 航拍图像生成地图能够显示的物体小至3平方英尺 ， 比洪灾预测着以前使用的地图精确约1,000倍 。 为了理解这种差异 ， 你想象一下 ， 此前就是试图在拥挤的城市街道上使用只能显示沃尔玛超市大小的地图来识别Uber司机 。
在微软和佛蒙特大学的帮助下 ， 绘制这张地图耗时一年 ， 耗资350万美元 。 艾伦比的团队仔细研究航拍图像 ， 道路图和分区图 ， 以建立规则 ， 分类对象和清楚错误 。 “一旦我们完成了第一个数据集 ， ”艾伦比说 ， “每个人都开始问’你打算什么时候再做一次？’”从而保持地图持续更新 。
这多亏了人工智能 。 微软帮助艾伦比的团队训练其人工智能来自动识别物体 。 即使拥有强大的数据集 ， 训练算法并不容易 。 这项工作需要定期进行“像素窥视” ——手动放大对象以验证和修改机器的识别结果 。 通过多次训练 ， 该算法提高了识别水道、树木、田野、道路和建筑物的能力 。 随着相关新数据的出现 ， 切萨皮克保护协会计划使用人工智能来更新地图 ， 比最初耗费数百万美元的劳动密集型工作更频繁、更容易 。
现在 ， 微软正在向更多人提供这一工具 。 只需花上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 ， 并在10分钟内生成关于整个美国的高分辨率地图 。 当然 ， 在美国的其他地方 ， 由于人工智能算法没有在当地条件下进行训练 ， 结果就没有那么精确 ——一棵红木树或仙人掌看起来就像柳树或橡树 。
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——这一成就似乎并不具有开创性的意义 。 而现在 ， 特别对于非盈利组织的环境目的来说 ， 高分辨率数据和人工智能更具有成本效益 。 随着微软的倡导 ， 人工智能在全球范围内即将成为商品 。
艾伦比说 ， 在设计雨水管理系统时 ， 最新的详细信息至关重要 。 他说：“用人工智能的力量观察这些系统 ， 可以显示出何时会出现洪水” 。 位于埃利科特市的非营利组织“流域保护中心”在2001年的一项研究报告中指出 ， 当10%的自然土地得到开发时 ， 河流的健康状况就会下降 ， 并开始失去控制径流的能力 。 如果开发的自然土地达到20% ， 径流量与未开发的土地相比会增加一倍 。 艾伦比指出 ， 埃利科特城的铺砌表面和建筑物占地面积近年来已经达到了19% 。
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