国外Tech Republic网（wǎng）站（zhàn）12月23日报道称（chēng），许多研（yán）究人员正在利用大量技术手（shǒu）段来帮助（zhù）野生动物和土地的保（bǎo）护，包括（kuò）用面部识别跟（gēn）踪加拿大西（xī）部的熊（xióng）、通（tōng）过深度学习预测美国的野（yě）火……而在澳大（dà）利（lì）亚，昆士兰（lán）科技（jì）大学（QUT）的研究小组正在利（lì）用（yòng）人工智能（néng）（AI）、无人（rén）机、热成像和机器学（xué）习（ML）等（děng）技术探测和（hé）保护考（kǎo）拉。

  据介绍，考拉面临着从毛皮贸易到栖息地丧失的无（wú）数生存威胁，近年（nián）来（lái）气候变化的影响更加剧了其（qí）物种的脆弱性。据估计，在2019年至2020年间，超过5000只（zhī）考拉死于（yú）澳大利亚的（de）森林大火。新（xīn）南威尔（ěr）士（shì）州(NSW)立法委（wěi）员会（huì）断定，若没有（yǒu）适当保护，本世（shì）纪中叶考拉（lā）可能在该州灭绝。

  该（gāi）项目负责人、昆士（shì）兰理（lǐ）工大学生（shēng）态学副教授格兰特·汉（hàn）密尔（ěr）顿(Grant Hamilton)说（shuō），考拉是澳大利亚的标志（zhì）性动物，在世（shì）界上其他地方（fāng）都没有。他（tā）们需要了解（jiě）丛林中到底有（yǒu）多（duō）少考拉，但他（tā）们并不知道，因为它们很（hěn）难找。

  汉密尔顿介绍，研（yán）究人员们尝试了多种（zhǒng）办法去计（jì）算考拉的数量，包括声学检（jiǎn）测、在狗的帮助下数粪便……但最准确的办法还是让一（yī）组人走（zǒu）到树下采样，然后单独计算（suàn）每棵树上的考拉数量。不过，这种劳（láo）动密集型的（de）“脚踏实地（dì）”的方法仍（réng）然忽（hū）略了许（xǔ）多野外活动（dòng）的考拉，研（yán）究表明专家们实（shí）际只能数出一个区域（yù）里（lǐ）大约四分之（zhī）三的（de）考拉。

  为了提高计算（suàn）考拉数量的（de）效率和准确度（dù），汉密尔顿和他的团队开发了一种（zhǒng）使用无人机、热（rè）成像仪和（hé）人工智（zhì）能的方法。不过，因为考拉（lā）们不像树袋熊那样坐在树顶上，而（ér）是（shì）栖息（xī）在（zài）复杂（zá）的三维空间，这也面临了不少挑战（zhàn）。

  研究小组开发了（le）机器学习算法来帮助筛选识（shí）别无（wú）人（rén）机收集的热（rè）图像，但汉密（mì）尔（ěr）顿说，一开始（shǐ）就（jiù）有各（gè）种误报，它会把（bǎ）袋（dài）鼠、人、甚至热的汽车（chē）引擎当做考拉（lā）。又因为考（kǎo）拉太过（guò）小（xiǎo）众，团队没有找到能够支（zhī）撑算法（fǎ）识别出考拉的高质量图形数据库（kù）。汉密尔顿说，“互联网上有十亿张猫的图片，所以如果你想训练一个机器学（xué）习算法来（lái）寻（xún）找猫是没问题的。（但（dàn））从无人机上（shàng）拍摄的考拉热图（tú）像并不多”

  好（hǎo）在，问（wèn）题还是解决了。汉密尔顿说，他们（men）可以先训练算（suàn）法针对动物，然后微调它（tā）针（zhēn）对考拉。最后只需要几百张照片就够了（le）。他还称，经过广泛的训练（liàn）和发（fā）展，人工智能现在比（bǐ）人工能更准（zhǔn）确地识别考（kǎo）拉，速度也更（gèng）快。一个4人（rén）小组一天可以（yǐ）覆盖大约10公顷的（de）土地，而无人机+人工智能2小时即可数（shù）完50公顷（qǐng）。

  展望（wàng）未（wèi）来（lái），汉密尔顿表示，该团队正在（zài）致力（lì）于近实时地处理数据与多物种检测。后者将能使一种算法可检（jiǎn）测“多（duō）个感兴趣的动（dòng）物”，而不是将每次调查局限于单（dān）个物种。