革命性AI技術：衛星圖像助力海洋塑膠垃圾偵測
在塑料污染日益嚴重的今天，荷蘭瓦赫寧根大學與瑞士聯邦理工學院的研究團隊來了一招高招，他們最近在iScience雜誌上發表了一項研究，開發出一種能夠在衛星圖像中準確識別海洋中漂浮塑料的AI模型。這不是普通的技術，即使在多雲或霧濛濛的天氣下，這個AI也能像鷹眼一樣精準捕捉塑料垃圾的蹤影。
這項研究的背景是這樣的：我們的社會對塑膠依賴過度，而大量的塑膠廢物最終都會流入海洋，與漂流木和藻類等自然物質一起形成海洋垃圾。為了對付這一環境災難，研究團隊利用Sentinel-2衛星的圖像，這種衛星每2至5天就會捕捉全球沿岸地區的畫面。想像一下，數TB的數據如何被AI模型像吸塵器一樣自動分析。
Marc Rußwurm博士說：「我們的模型是從專家提供的海洋垃圾實例中學習而來的。它們就像是在告訴模型：『嘿，看那裏，那是塑膠垃圾！』」
這個AI模型不僅僅是一個普通的海洋垃圾檢測器，它還能估算每個像素在衛星圖像中海洋垃圾的存在概率。這是通過一種新穎的數據中心AI原則訓練出來的，目的是最大限度地利用有限的訓練數據。這就像是給AI一副超級眼鏡，讓它能夠在模糊的圖像中識別出塑膠垃圾。
能對海洋垃圾持續日常監測
這項技術最激動人心的用途之一，就是在發生像2019年南非德班復活節洪水事件後的應用。那時，大量塑料被沖入開放水域，而這些原本在衛星圖像中隱藏於雲層間的物體，現在可以透過切換到其他的光譜頻道來顯示出來。
這項研究不僅能更精確地預測海洋垃圾的聚集地，還能在每天都能獲取的PlanetScope圖像中識別出垃圾。Rußwurm博士說：「結合每週一次的Sentinel-2圖像和每天的PlanetScope圖像，我們就能實現對海洋垃圾的持續日常監測。」
這種AI技術不僅對於打擊海洋塑料垃圾有重大意義，也展示了人工智慧如何幫助我們解決環境問題，讓我們的海洋變得更加清潔。這就好比是給我們一雙能夠看透海洋污染的超級眼鏡，讓我們在對抗塑料污染的戰鬥中變得更加有力！這項研究刊登在最新一期的《iScience》。
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首圖來源：iScience ccBY4.0
圖片來源：ESA、Ash Erasmus ccBY4.0
參考論文：
1.Large-scale detection of marine debris in coastal areas with Sentinel-2.iScience
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