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Google要用机器学习和大家谈谈渔业可持续发展

Google linxiaoxiao 来源:谷歌黑板报 571次浏览 0个评论

10亿多人依赖野生捕捞的鱼类作为主要蛋白质摄入源…

1/5的鱼类经非法捕捞所得,或未经报告及监管…

一些鱼类的种群数量已经减少了近90%

如今,渔业与全球粮食安全及生物多样性等都息息相关,但我们的渔业已经超出了可持续发展的水平。

Google要用机器学习和大家谈谈渔业可持续发展

如何应对这一局面?

Google在行动。

通过与世界海洋保护组织Oceana和非营利组织SkyTruth(该组织通过航空和卫星图像追踪景观变化)合作,Google推出了Global Fishing Watch:一个结合机器学习、云计算技术与卫星数据的在线平台。不论是普通百姓、公务人员,还是行业研究员,都可以通过这一平台免费且轻松查看、跟踪并分享全球商业捕捞活动的信息。

这些信息哪里来?

其实此刻,全球海面上大约就有20万艘船舶正通过船舶自动识别系统(AIS)公开广播它们在海上的位置。它们的广播信号会被几十个卫星和数千个地面接收机接收。

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Global Fishing Watch会利用机器学习分类器对这些海量信息进行分析,每天处理超过2200万个信息点,根据它们的移动规律确定船舶类型(比如货船、拖船、帆船、渔船)、所使用的渔具类型(延绳钓、围网、拖网)以及捕捞地点。

这么高效的信息处理,是怎么办到的?

Google的研究合作伙伴和渔业专家对数千个船舶轨迹进行了分类,并以此训练机器学习算法,随后该算法将自动处理整个数据集中的信息,从而让每个人都能够查看每艘船舶的移动轨迹和捕捞活动,以及船舶的名字和所属的国家。

“过去四年半的时间里,整个数据集中包含了370多亿信息点。”

这些数据有什么用?

这些数据有助于制定可持续政策,并识别可疑行为,以便进行进一步调查。通过了解哪些海域存在过度捕捞现象,相关机构和政府部门可以限制特定海域的捕捞量。

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与此同时,一些鱼类的种群数量原本就很小,在这种情况下,唯一可行的保护方法就是划定捕捞“禁区”。Google希望这项新技术能够帮助政府部门和其他机构确定需要保护的海域并监测政策的实施情况。

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实际效果如何?

目前,包括联合国粮农组织、印尼最大的鲷鱼出口商Bali Seafood等在内,已经有不少合作伙伴使用了Global Fishing Watch,并承诺提供更多数据资源以取得更好效果。

此外,Google还携手全球10家领先机构推出了“Global Fishing Watch研究计划”,旨在将Google工具、方法和数据集整合到一个协作环境中,让这些机构能够以前所未有的规模进行建模,以便研究经济、环境、政策以及气候变化对渔业的影响。


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