AI for Earth | 如何用資料科學“拯救地球”？
環境正不斷惡化。飲用水資源的消耗速度驚人，土地被過度開發，水土流失在加劇，工業汙染破壞了大面積的生物棲息地，數以千計的物種正在快速走向滅絕，海洋裡漂浮著大量的塑料廢棄物，氣候也由於碳排放而正在發生改變。我們能用來學習如何保護地球資源的時間已經不多，而這些資源一旦失去，將可能不會重來。
面對這些環境問題，大多數人都只能無奈地聳聳肩，因為在他們看來，這樣的問題太龐大複雜難以解決。但是 Wee Hyong 與他的同事們堅信，只要他們正確地將資料、科技和想象力結合起來運用，這些問題就能夠解決。“我是一個樂觀主義者。” Wee 說道，“通過運用 AI ，我們可以挑戰人類所面臨的關於可持續發展的難題。”
Wee Hyong Tok 是一位資料科學家。他有著對數字的熱情，對科技的信仰，也懷揣著一個讓超級英雄都要躊躇再三的抱負——“我想要拯救地球。”他平淡地說，“這聽起來可能有些不可思議。但我堅信人工智慧可以在監測地球的健康的過程中起到關鍵作用。”
Wee Hyong 已經帶領微軟“地球人工智慧計劃”（ AI for Earth ）的全球精英研究團隊一年有餘。在未來五年裡，微軟還將為這一計劃投入5000萬美元，為致力於保護地球的個人和組織提供人工智慧技術支援。
在採訪中， Wee Hyong 說：“我們生活在地球上，卻對地球仍知之甚少，這是我們共同面臨的挑戰。”
當前，“地球人工智慧計劃”主要為農業、水資源、生物多樣性和氣候變化這四大領域的問題提供可持續的解決方案，這幾個領域被認為是涉及地球健康和人類未來的關鍵領域。
Wee Hyong 頗為驕傲地談到一些初期的突破性進展。 Farm Beats 專案就是為資料驅動型農業而開發的,如今已經在幫助印度和美國的農民以更科學的方式調整種作方案，以讓他們獲得更好的收成。
同樣令人印象深刻的是在地表覆蓋遙感製圖（ Land Cover Mapping ）方面的巨大進展。觀測地表覆蓋狀況對於環境的管理和精準保護不可或缺，但傳統做法既費時且成本高。運用機器學習演算法， AI 在短短十分鐘內就完成了從前需要數月才能夠處理的超過兩億張衛星圖片，並繪製出了全美的地表覆蓋顯示圖，從而將徹底改變我們應對包括城市化、汙染、植被退化以及自然災害等諸多環境挑戰的方式。
拯救瀕危物種也有了新的希望。傳統上，分析人員需要通過研究來自衛星、無人機或工作人員在野外拍攝的影象，研究如動物的活動範圍、數量和作息。我們可以想象一下，要在一張非洲大草原的衛星圖中找到一群斑馬並不是件容易的事。
非洲草原上的斑馬（圖片來源: Courtesy of Save The Elephants ）
而現在，歸功於深度學習的技術，計算機可以理解一張圖裡成千上萬的畫素所代表的意義，這讓科學家們有更多的時間進行更深入的研究學習。當前，這一技術正在為研究中亞吉爾吉斯斯坦雪豹和非洲剛果大象數量的科學家們提供支援，分析這兩個物種減少的原因。在剛果， AI 也被用於對抗偷獵和象牙貿易。
而有“野生生物學家”之稱的 ProjectPremonition 專案則是發揮昆蟲的作用，通過 AI技術來分析蚊子從同一生態系統中的其他動物身上吸走的血液來收集有價值的資料。為了進一步推進這一專案，“地球人工智慧計劃”正在開發專門的無人機，可以對蚊子定位並採集樣本，運用基因學、雲端計算和機器學習演算法來識別每隻被蚊子咬的動物。
智慧雲已經快速發展，機器學習模型部署到智慧邊緣的能力也在加速。這將為研究與保護野生動物探索更多的可能性，將來不論目標保護物件身處何處，資料科學都能發揮作用。
Wee Hyong 作為一名科技工作者，同時也是兩個孩子的父親：他想為他的孩子，和全世界的孩子們，留下一個更好的世界。他團隊裡的其他資料科學家和軟體工程師們也和他一樣。他們選擇加入“地球人工智慧計劃”，都是希望能夠告訴家人和孩子，他們正在為一個崇高的理想而奮鬥。這樣的專案已經不只是關於科技進步了，他們正嘗試著拯救地球。
環境正不斷惡化。飲用水資源的消耗速度驚人，土地被過度開發，水土流失在加劇，工業汙染破壞了大面積的生物棲息地，數以千計的物種正在快速走向滅絕，海洋裡漂浮著大量的塑料廢棄物，氣候也由於碳排放而正在發生改變。我們能用來學習如何保護地球資源的時間已經不多，而這些資源一旦失去，將可能不會重來。
面對這些環境問題，大多數人都只能無奈地聳聳肩，因為在他們看來，這樣的問題太龐大複雜難以解決。但是 Wee Hyong 與他的同事們堅信，只要他們正確地將資料、科技和想象力結合起來運用，這些問題就能夠解決。“我是一個樂觀主義者。” Wee 說道，“通過運用 AI ，我們可以挑戰人類所面臨的關於可持續發展的難題。”
Wee Hyong Tok 是一位資料科學家。他有著對數字的熱情，對科技的信仰，也懷揣著一個讓超級英雄都要躊躇再三的抱負——“我想要拯救地球。”他平淡地說，“這聽起來可能有些不可思議。但我堅信人工智慧可以在監測地球的健康的過程中起到關鍵作用。”
Wee Hyong 已經帶領微軟“地球人工智慧計劃”（ AI for Earth ）的全球精英研究團隊一年有餘。在未來五年裡，微軟還將為這一計劃投入5000萬美元，為致力於保護地球的個人和組織提供人工智慧技術支援。
在採訪中， Wee Hyong 說：“我們生活在地球上，卻對地球仍知之甚少，這是我們共同面臨的挑戰。”
當前，“地球人工智慧計劃”主要為農業、水資源、生物多樣性和氣候變化這四大領域的問題提供可持續的解決方案，這幾個領域被認為是涉及地球健康和人類未來的關鍵領域。
Wee Hyong 頗為驕傲地談到一些初期的突破性進展。 Farm Beats 專案就是為資料驅動型農業而開發的,如今已經在幫助印度和美國的農民以更科學的方式調整種作方案，以讓他們獲得更好的收成。
同樣令人印象深刻的是在地表覆蓋遙感製圖（ Land Cover Mapping ）方面的巨大進展。觀測地表覆蓋狀況對於環境的管理和精準保護不可或缺，但傳統做法既費時且成本高。運用機器學習演算法， AI 在短短十分鐘內就完成了從前需要數月才能夠處理的超過兩億張衛星圖片，並繪製出了全美的地表覆蓋顯示圖，從而將徹底改變我們應對包括城市化、汙染、植被退化以及自然災害等諸多環境挑戰的方式。
拯救瀕危物種也有了新的希望。傳統上，分析人員需要通過研究來自衛星、無人機或工作人員在野外拍攝的影象，研究如動物的活動範圍、數量和作息。我們可以想象一下，要在一張非洲大草原的衛星圖中找到一群斑馬並不是件容易的事。
非洲草原上的斑馬（圖片來源: Courtesy of Save The Elephants ）
而現在，歸功於深度學習的技術，計算機可以理解一張圖裡成千上萬的畫素所代表的意義，這讓科學家們有更多的時間進行更深入的研究學習。當前，這一技術正在為研究中亞吉爾吉斯斯坦雪豹和非洲剛果大象數量的科學家們提供支援，分析這兩個物種減少的原因。在剛果， AI 也被用於對抗偷獵和象牙貿易。
而有“野生生物學家”之稱的 ProjectPremonition 專案則是發揮昆蟲的作用，通過 AI技術來分析蚊子從同一生態系統中的其他動物身上吸走的血液來收集有價值的資料。為了進一步推進這一專案，“地球人工智慧計劃”正在開發專門的無人機，可以對蚊子定位並採集樣本，運用基因學、雲端計算和機器學習演算法來識別每隻被蚊子咬的動物。
智慧雲已經快速發展，機器學習模型部署到智慧邊緣的能力也在加速。這將為研究與保護野生動物探索更多的可能性，將來不論目標保護物件身處何處，資料科學都能發揮作用。
Wee Hyong 作為一名科技工作者，同時也是兩個孩子的父親：他想為他的孩子，和全世界的孩子們，留下一個更好的世界。他團隊裡的其他資料科學家和軟體工程師們也和他一樣。他們選擇加入“地球人工智慧計劃”，都是希望能夠告訴家人和孩子，他們正在為一個崇高的理想而奮鬥。這樣的專案已經不只是關於科技進步了，他們正嘗試著拯救地球。
