高中生团队用人工智能革新珊瑚礁健康监测方式

2023 年 12 月，三名高中生成功利用机器学习创建了一个人工智能模型，能够通过珊瑚礁附近的海浪声判断珊瑚礁的健康状况。这一创新模型的准确率达到了业界领先的 99%。

珊瑚礁是保护海岸线的堡垒和生物多样性的卫士；它们支持着25%的海洋生物，并通过旅游业和渔业维持着全球的经济，帮助了全球5亿人的生活。然而，它们面临着海洋变暖、人为海洋污染和入侵物种等重大威胁。据联合国统计，全球多达 50% 的珊瑚礁遭到破坏，到 2050 年，我们将失去全球 90% 的珊瑚。更糟糕的是，目前的珊瑚礁健康监测方法--潜水员人工调查和基于卫星的图像分析--成本高昂、危险，而且在深水区效果不佳。

为了寻找一种新的珊瑚礁健康监测方法，来自中国和英国的三名高中生--Bonnie Liu、Simba Shi、Thenuk Rodrigo发现，健康的珊瑚礁和退化的珊瑚礁发出的声音大不相同，这是因为健康的珊瑚礁栖息着更多的生物，尤其是能发出明显 "啪啪 "声的阿尔卑斯鳄。因此，他们创建了一种人工智能，根据珊瑚礁的声音记录而不是图像来评估珊瑚礁的健康状况。他们使用的数据集来自日本的一家专业机构，其中包含健康珊瑚礁和退化珊瑚礁的声音记录。他们的人工智能准确率达到了令人惊叹的 99%，超过了业内最高的 92%（数据来自伦敦大学学院）。更多信息请访问他们的网站：https://www.reefsound.org/。

随后，他们将人工智能集成到了遥控水下航行器中。这种由他们设计和制作原型的水下航行器可以进行远程控制，在公海上自主行驶，并运行一个强大的物体探测人工智能模型，该模型可以突出显示水下生物和物体，包括珊瑚礁。该航行器可以四处行驶，收集珊瑚的声音记录，并利用其人工智能实时分析珊瑚的健康状况。

遥控水下航行器模型图片

遥控水下航行器内部声箱图片

这项突破性技术为珊瑚礁研究做出了重要贡献，面对复杂恶劣的海洋环境，它提供了一种成本更低、效率更高的珊瑚礁监测方法。鉴于高频率的珊瑚白化事件以及珊瑚礁面临的其他众多威胁，这项新技术的应用无疑将为珊瑚礁的检测和保护提供有力支持。这种创新的珊瑚监测方法可以为国家珊瑚礁研究所等研究机构的保护项目提供帮助，也可以为国家海洋和大气管理局等政府机构制定海洋保护政策提供数据信息。

作者：ReefSound