用人工智能应对气候变化

想想看，当气候引发的风暴——飓风玛利亚的强度——几乎一个世纪以来袭击波多黎各最致命的风暴——再次让玛丽亚·乌里亚特夜不能寐时，未来会发生什么。 

哥伦比亚大学生态、进化和环境生物学教授乌里亚特(Uriarte)说，“我们必须做好准备，尽量减少日益严重的天气造成的破坏。”两年前，飓风玛利亚摧毁了波多黎各数千英亩的热带雨林。但并不是所有物种都受到了破坏。有赢家，也有输家——那些能够抵御风暴的，还有一些则不能。”

乌里亚特对波多黎各的树木进行了15年的研究，他说需要新的工具来预测气候变暖对森林的影响。树木不仅为抵御恶劣天气提供了物理屏障，还能从大气中清除大量的二氧化碳，并在生长过程中通过光合作用将其吸收到组织中。

乌里亚特说:“目前的挑战是确定过去的恶劣天气模式对飓风适应能力强的物种产生了什么影响。”“然后我们就可以专注于将潜在的碳排放增长最小化，碳排放是与全球变暖有关的主要温室气体。”

这就是人工智能的用武之地。

Uriarte已经联手田郑教授在哥伦比亚的哥伦比亚大学统计学系副主任教育科学研究所的数据,利用大数据和机器学习等现代技术监控和跟踪的分布的一个明显的赢家在波多黎各的森林:飓风塞拉。

在微软(Microsoft)资助的帮助下，研究人员开发了一种机器学习算法，该算法可以让计算机快速识别NASA在波多黎各2.8万英亩的埃尔云克国家森林(El Yunque National Forest)收集的航拍照片中的树种。埃尔云克国家森林是美国国家森林系统中唯一的热带雨林。

人工智能可以根据一些树种独特的颜色、形状和纹理来识别它们。从空中看，棕榈树看起来像小星星，而其他树则像花椰菜的头一样又圆又不平。

该算法模仿人类的认知学习过程，快速挖掘大量数据，识别趋势和模式，并预测未来的事件。郑说:“通过给这些人工智能算法和模型提供假设场景，决策者可以对不同的选项进行更多基于证据的推理。”

最近，机器学习方法产生的结果远远优于人类所能做的。在0.6秒内，人工智能工具就能识别出邮票大小的航空照片中的树种，而人类只需80秒。在更大范围内进行类似的研究，需要5个人267天的时间来完成对覆盖森林大片区域的图像的单一审查。这台机器四个小时就完成了。

成本上的差异也是巨大的。实际操作单个工作的价格将为9,620美元，而在微软Azure平台上部署算法的价格为2.62美元。

郑说:“没有人工智能，我们能做的事情需要几年而不是几天。”“我们可以用人工智能非常快速地处理成千上万张图片，这对浏览成千上万张图片的人来说是不可行的。”

人工智能工具提供了风暴长期影响的更清晰画面。乌里亚特表示，飓风玛丽亚造成的树木死亡是之前两次飓风的两倍。在埃尔云克热带雨林的150种树木中，棕榈树——最能抵御包括马里亚在内的所有三次飓风——在遭受这类风暴的地区更为常见。

相比之下，这些森林中生长最慢的大型硬木，对动物和鸟类来说是至关重要的栖息地，却被飓风玛利亚摧毁了。乌里亚特担心，如果没有它们，波多黎各的森林将会变得像更短的森林结构，很像太平洋那些易受飓风袭击的地区，并储存更少的碳，这将进一步使地球升温。

科学家们说，这就是为什么把环境科学家和数据科学家联合起来解决气候变化等问题至关重要。他们相信，他们的合作将提供数据，可能导致合理的政策决策。

乌里亚特说:“实际数据显示飓风的影响。“我们的合作让我能够提出我无法提出的问题，并得到我无法得到的答案。”