国外Tech Republic网站12月23日（rì）报（bào）道称，许（xǔ）多研究人员正在利用（yòng）大（dà）量技术（shù）手段来帮助野生动物和土地（dì）的（de）保（bǎo）护，包括用面部识别跟（gēn）踪加拿大西（xī）部的熊、通过深（shēn）度学习预测美国的野火……而在澳大利亚，昆士兰（lán）科技大学（QUT）的研究小组正在利（lì）用人工（gōng）智（zhì）能（AI）、无人机（jī）、热成像（xiàng）和机器学习（ML）等技（jì）术探测和保护考拉。

  据介（jiè）绍，考（kǎo）拉面临着从毛皮贸易到栖息地丧失（shī）的无数生存威胁，近年来气候变（biàn）化的影响更加剧（jù）了其物种的脆弱性。据（jù）估计，在2019年至2020年间，超过5000只考拉死于（yú）澳大利亚的森林大火。新南（nán）威尔士（shì）州（zhōu）(NSW)立法委员会断定（dìng），若没有（yǒu）适当保护，本世纪中叶（yè）考拉可能在该州灭（miè）绝。

  该（gāi）项目负（fù）责（zé）人（rén）、昆（kūn）士兰理工大（dà）学生态（tài）学副教授格兰特·汉密尔顿(Grant Hamilton)说，考拉是澳大（dà）利亚的标（biāo）志性（xìng）动物，在世界上（shàng）其（qí）他地方都没有。他们需要（yào）了解丛（cóng）林（lín）中到底有多少考拉，但他们并不知道，因为（wéi）它们（men）很（hěn）难找。

  汉密尔（ěr）顿介绍，研究人（rén）员们尝试了多（duō）种办法去计算考拉的（de）数（shù）量，包（bāo）括声学检（jiǎn）测、在狗的帮助下数粪便……但（dàn）最准确的办法（fǎ）还是让一组（zǔ）人走到树下采（cǎi）样，然后单独计算每（měi）棵（kē）树上的考（kǎo）拉数量。不（bú）过，这种劳动密（mì）集（jí）型的“脚踏实地”的方法仍然忽略了许（xǔ）多（duō）野外活动的考拉，研究（jiū）表（biǎo）明专家们实际只能数出一（yī）个区域里大约四分（fèn）之三的考拉。

  为了提高计（jì）算（suàn）考（kǎo）拉数量（liàng）的效率（lǜ）和（hé）准（zhǔn）确度（dù），汉密尔顿和（hé）他的团队（duì）开发了（le）一种（zhǒng）使用无人机、热成像仪和人工智能的方法（fǎ）。不过，因（yīn）为考（kǎo）拉们不像树袋熊（xióng）那样（yàng）坐在（zài）树顶上（shàng），而（ér）是（shì）栖息在（zài）复杂的（de）三维空间（jiān），这也面临了不少挑战（zhàn）。

  研究小组开发了机器学习算（suàn）法来帮助筛（shāi）选识（shí）别无人机收集的（de）热（rè）图像（xiàng），但汉密尔顿说，一开始就（jiù）有各种误报，它（tā）会把袋鼠、人、甚至热（rè）的汽车引（yǐn）擎当（dāng）做考拉。又因为考拉（lā）太过小众，团（tuán）队（duì）没有找到能够支撑算法识（shí）别（bié）出考（kǎo）拉的高（gāo）质量图（tú）形数据库。汉密尔顿说，“互联网上（shàng）有十（shí）亿张猫（māo）的图（tú）片，所以如果你想训（xùn）练一个（gè）机器学习算法来寻找猫（māo）是没问题的。（但（dàn））从无人机上拍摄的考拉（lā）热图（tú）像（xiàng）并不多”

  好在（zài），问题（tí）还是解决了。汉密尔顿说（shuō），他们可以先训练（liàn）算（suàn）法针对动（dòng）物（wù），然后微调（diào）它针对考拉。最后只（zhī）需要几百（bǎi）张照片就够了。他还称（chēng），经过广（guǎng）泛的训练（liàn）和（hé）发展，人工智能现在比人工能更准确地识别考拉，速（sù）度也更快（kuài）。一个4人小组一天可以覆（fù）盖（gài）大约10公顷的土地（dì），而无人机+人工智能2小时即可数完（wán）50公顷。

  展（zhǎn）望（wàng）未（wèi）来，汉密尔顿表示，该团队（duì）正（zhèng）在致力于（yú）近实时地处理数据与（yǔ）多物种检测。后者将能使一（yī）种（zhǒng）算法可检测“多个感兴趣的动（dòng）物”，而（ér）不是将每次调查（chá）局限于单（dān）个物种。