国外Tech Republic网（wǎng）站12月（yuè）23日报道称，许多研究人（rén）员正在利用大量技术手（shǒu）段来（lái）帮助野生动物（wù）和土（tǔ）地（dì）的（de）保护，包括用面部识别跟踪加拿大西部的熊（xióng）、通（tōng）过深（shēn）度学（xué）习（xí）预测美（měi）国的（de）野火……而在（zài）澳大（dà）利（lì）亚，昆士兰科技（jì）大学（QUT）的研究小组正在利用人工智（zhì）能（AI）、无人机、热成像和机器学习（ML）等技（jì）术探测和（hé）保护考拉。

  据介绍，考拉（lā）面临着从（cóng）毛皮贸易到栖息地丧失（shī）的无（wú）数生存威胁，近年来气候变化的（de）影响更加剧了其物（wù）种的脆弱性。据估计，在2019年至2020年间，超（chāo）过5000只考拉死于（yú）澳大利（lì）亚（yà）的森林大火。新（xīn）南威尔士州(NSW)立法委员会断定，若没（méi）有适当保护，本（běn）世纪（jì）中叶（yè）考（kǎo）拉（lā）可能在（zài）该州灭绝。

  该项目负责人、昆士兰（lán）理（lǐ）工大（dà）学生态学副教授格兰特·汉密尔顿(Grant Hamilton)说（shuō），考拉（lā）是澳（ào）大利亚的标志性（xìng）动（dòng）物，在世界（jiè）上其他地（dì）方都没有。他们需要了解（jiě）丛林中到（dào）底有多少考拉，但他（tā）们并（bìng）不知（zhī）道，因为它（tā）们很难找。

  汉密（mì）尔（ěr）顿介绍，研究人（rén）员们尝试了多种办（bàn）法去计算考拉的数（shù）量，包括声学（xué）检测、在狗的帮助下数粪（fèn）便……但最准确的（de）办法还是让一组人走到树下（xià）采样，然后单独计算每棵树上（shàng）的考拉数量。不过，这种（zhǒng）劳（láo）动（dòng）密集型（xíng）的“脚踏实地”的方法仍然忽略了许多野外活动的（de）考拉，研究（jiū）表（biǎo）明专家们实际只能数出一个区域里大（dà）约四分之三的考拉。

  为（wéi）了提（tí）高计算考拉数量的（de）效（xiào）率和准确度（dù），汉密尔顿和他（tā）的团队开（kāi）发了一种使（shǐ）用无（wú）人（rén）机、热成（chéng）像仪和人（rén）工（gōng）智能的（de）方法。不过，因为考（kǎo）拉们不像树（shù）袋熊那（nà）样（yàng）坐在树顶上，而是栖息在复杂的三维空间，这也（yě）面临了不少挑战。

  研究小组开发（fā）了机器（qì）学习算法来帮助筛选识别无人机收集的热图像，但（dàn）汉密（mì）尔顿（dùn）说，一开始就有各种误报，它会把袋（dài）鼠、人（rén）、甚至（zhì）热（rè）的（de）汽车引擎当做考拉。又因为考拉太过小众，团队（duì）没有（yǒu）找到能够支撑算法识（shí）别（bié）出考拉（lā）的高（gāo）质量图（tú）形数据库。汉（hàn）密尔顿说，“互（hù）联网上有十亿张猫的图片，所以如果你想训练一（yī）个机器学习算（suàn）法来寻找（zhǎo）猫是没问题（tí）的。（但）从无人机上拍摄的考拉热图像并不多”

  好在，问题（tí）还是解（jiě）决（jué）了（le）。汉密尔顿说，他（tā）们可以先（xiān）训练算法针对（duì）动物，然后微调（diào）它针对考拉。最（zuì）后只需（xū）要几（jǐ）百（bǎi）张照片（piàn）就够了。他还称，经过广（guǎng）泛的训练（liàn）和发（fā）展，人工智能（néng）现（xiàn）在比人工能更准确地识别考（kǎo）拉，速度也更快。一个4人（rén）小组一（yī）天可以覆（fù）盖大（dà）约10公顷的土地，而无人机+人工智能2小时即可数（shù）完50公顷。

  展望未（wèi）来，汉密尔顿表（biǎo）示，该团队正（zhèng）在致力于近实时（shí）地处理数（shù）据与多物种（zhǒng）检（jiǎn）测（cè）。后者将能使一种算法（fǎ）可检测“多个（gè）感兴趣的动物”，而不是将每次调查（chá）局限（xiàn）于单个物种。