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南極冰蓋數據集不如火星?借助無人機和機器學習,斯坦福學者著力挖掘最有價值數據

人工智能 機器學習
最近,斯坦福大學的科學家就采用了無人機技術和機器學習方法,專注于發現和收集南極洲最有價值的數據,以增加推動海平面上升過程的理解。

大數據文摘出品

作者:Caleb

冰可以說是地球的盾牌,通過將多余的熱量反射到太空中,使地球保持寒冷,以保護地球層及海洋。

但自1900年代初,世界各地的冰川都在融化。

工業革命以來,二氧化碳和其他溫室氣體排放激增,而隨著溫度的上升,海平面的逐漸上升也成為近年來各個國家密切關注的重大環境議題之一。

上個月,美國一項跨部門聯合發布的海平面上升最新預測報告說,受氣候變化影響,美國海岸線的海平面高度至2050年將比目前平均上升25至30厘米,未來30年海平面上升幅度或與過去100年的升幅相當。

2021年9月2日,美國紐約一條主要道路上的車輛被積水淹沒。受颶風“艾達”影響,暴雨9月1日晚開始襲擊紐約市及周邊地區,并引發洪澇災害。(圖源:新華社)

鑒于此,了解海平面上升的幅度和速度至關重要。但現有模型都非常不穩定,同時由于最南端大陸充滿了未知,各國政府在規劃未來時必須考慮各種情景。

最近,斯坦福大學的科學家就采用了無人機技術和機器學習方法,專注于發現和收集南極洲最有價值的數據,以增加推動海平面上升過程的理解。

科學工程交叉領域學者Dustin Schroeder表示,“我們希望為政策制定者提供信息,但鑒于從南極洲收集數據的難度,我們無法調查所有內容。因此我們專注于收集最具影響力的數據,這是一個困難的、技術性的、需要借助人工智能的問題”。

南極洲冰蓋數據集的完整度甚至不如火星?!

鑒于相關問題的復雜程度,科學家們需要一種更高效和智能的數據收集方法。

對此,首先他們著手創建了一個新的數據收集平臺,該平臺將依靠配備冰穿透雷達的自主無人機來獲取更準確的讀數。

Schroeder說:“目前的流程包括一次去南極洲幾個月,然后乘坐飛機四處飛行,或者在冰蓋中央建立野戰營地。”

但在科學家們的設想中,無人機可以提供一種更加可持續且幾乎完全自動化的長期監測方法。

此外,科學家們還需要側重于確定在哪里可以找到最有價值的數據:如果自定義算法可以告訴研究人員何時何地發送無人機,就能最大限度地發揮它們的作用。

與冰蓋融化相關的變量很多。研究人員想知道冰床的深度,冰的實際溫度,他們還需要了解潮汐、季節和時間的流逝如何影響融化速度。更復雜的是,經過世界各國50多年的調查,在南極洲進行的一些最接近的測量可以相距大約3到5英里,但許多地方距離最近的已知測量已有數百英里。

結果就是這個占據了地球550萬平方英里的大陸,卻只有一個不怎么完整的數據集。

電氣工程博士候選人Thomas Teisberg對此感嘆道,“到目前為止,每次我們收集數據時,都會發現一些新的東西”,“甚至在火星上,我們的冰蓋模型都比在南極洲的更為精確”。

為了解決這些問題,Schroeder和Teisberg利用物理信息神經網絡,以確定新無人機可能在哪里找到最有用的數據。這些初始模型結合了已知的物理規則,這些規則控制冰對環境因素的反應,并將這些規則應用于小型數據集。通過這種方式,算法可以快速運行并快速產生推薦。

最終,該團隊設想了一個迭代周期或自適應測量過程,模型通過該過程實時處理每批新數據,為不斷發展的飛行計劃提供信息。通過采用數據驅動的方法,科學家們將能夠同時考慮冰床的測量、冰的3D流動以及控制其運動的物理特性。

斯坦福大學的HAI Seed Grant為Schroeder和他的團隊提供了設計代理機器學習模型,并開始在基于無人機的雷達系統上工作。

Teisberg表示,讓無人機找到冰蓋底部將是衡量成功的首要標準。“我們正在快速推進對數十米到數百米冰層的山地冰川的現場測試。從那里開始,我們將把ML模型整合到飛行方式中——這是冰蓋研究以前從未做過的事情。”

李飛飛擔任斯坦福HAI聯合主任

斯坦福HAI全稱Human-Centered Artificial Intelligence,也即人類中心人工智能研究所,李飛飛與John Etchemendy為HAI的聯合主任。

根據官網介紹,在人工智能真正服務于人類之前,必須要讓它知道人類在身體、情感、思維上的特性,從而讓人工智能能夠更好地理解人類的需求。也正因此,人工智能的設計者必須能夠廣泛代表人類,需要真正的思想多樣性。

目前該研究中心的重點研究領域在三個方面,分別是:人類影響(Human Impact)、增強人類能力(Augment Human Capabilities)和智能(Intelligence)。

在人類影響領域,學者們目前正在研究算法引入、復合或減輕偏見和風險的程度;機器和人做出的決定之間的“責任差距”;使用和濫用人工智能進行監視、人口控制和發動戰爭;以及人工智能對社會機構、司法系統、政府、行業結構、勞動力市場、經濟增長和跨國貿易的影響。

在增強人類能力方面,除了設計方法的研究外,學者們在其他重點領域的進步和考慮將幫助創建具有這些更合適的通信能力的系統。這項基礎研究將與人工智能在教育、醫療保健和可持續性等重要應用領域的使用相結合,在這些領域可以利用和評估新的設計方法和工具。

在智能上,為了創造一個機器輔助但以人為中心的世界,必須開發下一代人工智能技術,以克服當前算法的局限性,擴展可以解決的問題類別,并補充人類的認知和分析風格。要實現這一目標,就需要開發能夠正確決策的機器智能,它應該在多個尺度上理解人類語言、情感、意圖、行為和交互。

除此之外,“AI指數報告”系列也同樣由HAI發布,該報告每年都會對AI的影響和進展進行全面研究,并分析和提煉AI對國民經濟、就業增長、多樣性和研究等各方面的影響模式。

比如,根據去年報告中的10大主要看點,可以得出不少AI開發與應用方面的一些重要趨勢。例如:全球AI投資繼續顯著增長,醫療行業是最大的投資領域;在美國,AI博士畢業生占計算機科學博士畢業生的比重大幅增長,其它相關專業則比重下降;博士畢業生去往產業界的比例大幅增長,進入學術界的比例則持續下降;全球已有30多個國家和地區發布人工智能戰略……

正如南極洲項目,通過科學家的創新方法,監測和預測冰蓋變化的能力有望得到顯著提高,這也將有效助力城市應對危機的能力。

“從長遠來看,這項工作可能會改變冰川學家收集和理解數據的方式。目前,我們還要專注于讓冰蓋研究更智能、更高效,以便能夠更好地了解南極洲的變暖將如何影響未來的海平面上升。”

責任編輯:趙寧寧 來源: 大數據文摘
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