谷歌用深度學習守衛海洋：如何在 4.5 萬張照片中找到一只瀕危的“美人魚”？

編者按：傳說探險家哥倫布在環球航行時，途經加勒比海的多米尼加比亞克河河口。他和船員們突然看到了一大群生物，只見它們在海中直立哺乳，樣子就像是希臘神話傳說中的美人魚。事實上，哥倫布他們所見到的生物并非美人魚，只不過是一群海牛。從此，海牛（也有說法是儒艮科海牛）就被認為是“美人魚”的原型。

本文發表于 Google Blog，原標題《 Could machine learning save this sea cow ? 》。由雷鋒網編譯，未經許可，不得轉載。

電影《可可西里》講述了瀕危動物藏羚羊的故事。事實上，世界上很多動物都在面臨同樣的威脅。

很難想象這只可愛的海牛被漁網逮住，被迫離開賴以生存的海洋環境會是怎樣的一幅畫面？想想就覺得心疼！不幸的是，這就是世界各地的大型海洋哺乳動物正遭受的噩夢。海牛也難以逃脫滅絕的危險。

據維基百科介紹，近幾世紀以來，海牛目的族群已經明顯下降，在許多區域甚至已經滅絕。由于人類活動的干擾，海牛在棲息地內不時遭到獵殺，在某些地區的市場上甚至公然買賣海牛肉。海牛的死亡威脅還包括遭到運河水門夾傷與陷于漁網中導致的窒息。它們常死于漁業拖網、捕鯊魚與海龜網，以及炸魚、海面原油污染、龍旋風與暴風侵襲、寄生蟲、虎鯨與鯊魚的捕食等。

人類希望好好保護這個可愛的海洋生物，但事實證明它們很難追蹤。如何準確地探測到海牛的存在是保護工作的關鍵。

昆士蘭大學 （Murdoch University）的研究人員 Amanda Hodgson 及其團隊已經幫助改變這種狀況，他們首先利用無人機大量航拍海洋照片，甚至可以遠程采集航空照片。不過，這里有一個新的挑戰：如何在 45000 張照片中找到海牛？

大家可以和雷鋒網一起找找看：

好吧，什么也看不出來。實際上，海牛在這兒：

Amanda Hodgson 利用谷歌神經網絡軟件 TensorFlow 制造了一款探測器，來檢測大量照片中出現的海牛。TensorFlow 是谷歌推出的開源軟件，能幫助計算機進行更快速地學習，此前早已在智能搜素、廣告推薦等領域大顯身手。現在看來，它對自然科學的發展也有一定的幫助作用。

當然了，目前的機器學習實驗還無法達到 100 % 的正確率，不過研究人員表示谷歌的算法在實際使用中已經能幫忙找出 80 % 的海牛，這一結果已經足夠令人興奮。

如果這項技術可以在未來得到更進一步的發展，那么科學家們也許就能更容易地判斷各種海洋生物的群體規模和行動規律，這些信息是制定保護策略的基礎。也許深度學習將成為未來人類保護海洋生物的秘密武器。

Via blog.google

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