南極冰蓋數(shù)據(jù)集不如火星？借助無(wú)人機(jī)和機(jī)器學(xué)習(xí)，斯坦福學(xué)者著力挖掘最有價(jià)值數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)文摘出品

作者：Caleb

冰可以說(shuō)是地球的盾牌，通過(guò)將多余的熱量反射到太空中，使地球保持寒冷，以保護(hù)地球?qū)蛹昂Ｑ蟆?/span>

但自1900年代初，世界各地的冰川都在融化。

工業(yè)革命以來(lái)，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(lái)各個(gè)國(guó)家密切關(guān)注的重大環(huán)境議題之一。

上個(gè)月，美國(guó)一項(xiàng)跨部門聯(lián)合發(fā)布的海平面上升最新預(yù)測(cè)報(bào)告說(shuō)，受氣候變化影響，美國(guó)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(lái)30年海平面上升幅度或與過(guò)去100年的升幅相當(dāng)。

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

鑒于此，了解海平面上升的幅度和速度至關(guān)重要。但現(xiàn)有模型都非常不穩(wěn)定，同時(shí)由于最南端大陸充滿了未知，各國(guó)政府在規(guī)劃未來(lái)時(shí)必須考慮各種情景。

最近，斯坦福大學(xué)的科學(xué)家就采用了無(wú)人機(jī)技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法，專注于發(fā)現(xiàn)和收集南極洲最有價(jià)值的數(shù)據(jù)，以增加推動(dòng)海平面上升過(guò)程的理解。

科學(xué)工程交叉領(lǐng)域?qū)W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(shù)據(jù)的難度，我們無(wú)法調(diào)查所有內(nèi)容。因此我們專注于收集最具影響力的數(shù)據(jù)，這是一個(gè)困難的、技術(shù)性的、需要借助人工智能的問(wèn)題”。

南極洲冰蓋數(shù)據(jù)集的完整度甚至不如火星？！

鑒于相關(guān)問(wèn)題的復(fù)雜程度，科學(xué)家們需要一種更高效和智能的數(shù)據(jù)收集方法。

對(duì)此，首先他們著手創(chuàng)建了一個(gè)新的數(shù)據(jù)收集平臺(tái)，該平臺(tái)將依靠配備冰穿透雷達(dá)的自主無(wú)人機(jī)來(lái)獲取更準(zhǔn)確的讀數(shù)。

Schroeder說(shuō)：“目前的流程包括一次去南極洲幾個(gè)月，然后乘坐飛機(jī)四處飛行，或者在冰蓋中央建立野戰(zhàn)營(yíng)地?！?/span>

但在科學(xué)家們的設(shè)想中，無(wú)人機(jī)可以提供一種更加可持續(xù)且?guī)缀跬耆詣?dòng)化的長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)方法。

此外，科學(xué)家們還需要側(cè)重于確定在哪里可以找到最有價(jià)值的數(shù)據(jù)：如果自定義算法可以告訴研究人員何時(shí)何地發(fā)送無(wú)人機(jī)，就能最大限度地發(fā)揮它們的作用。

與冰蓋融化相關(guān)的變量很多。研究人員想知道冰床的深度，冰的實(shí)際溫度，他們還需要了解潮汐、季節(jié)和時(shí)間的流逝如何影響融化速度。更復(fù)雜的是，經(jīng)過(guò)世界各國(guó)50多年的調(diào)查，在南極洲進(jìn)行的一些最接近的測(cè)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(cè)量已有數(shù)百英里。

結(jié)果就是這個(gè)占據(jù)了地球550萬(wàn)平方英里的大陸，卻只有一個(gè)不怎么完整的數(shù)據(jù)集。

電氣工程博士候選人Thomas Teisberg對(duì)此感嘆道，“到目前為止，每次我們收集數(shù)據(jù)時(shí)，都會(huì)發(fā)現(xiàn)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(wèn)題，Schroeder和Teisberg利用物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以確定新無(wú)人機(jī)可能在哪里找到最有用的數(shù)據(jù)。這些初始模型結(jié)合了已知的物理規(guī)則，這些規(guī)則控制冰對(duì)環(huán)境因素的反應(yīng)，并將這些規(guī)則應(yīng)用于小型數(shù)據(jù)集。通過(guò)這種方式，算法可以快速運(yùn)行并快速產(chǎn)生推薦。 

最終，該團(tuán)隊(duì)設(shè)想了一個(gè)迭代周期或自適應(yīng)測(cè)量過(guò)程，模型通過(guò)該過(guò)程實(shí)時(shí)處理每批新數(shù)據(jù)，為不斷發(fā)展的飛行計(jì)劃提供信息。通過(guò)采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法，科學(xué)家們將能夠同時(shí)考慮冰床的測(cè)量、冰的3D流動(dòng)以及控制其運(yùn)動(dòng)的物理特性。

斯坦福大學(xué)的HAI Seed Grant為Schroeder和他的團(tuán)隊(duì)提供了設(shè)計(jì)代理機(jī)器學(xué)習(xí)模型，并開(kāi)始在基于無(wú)人機(jī)的雷達(dá)系統(tǒng)上工作。

Teisberg表示，讓無(wú)人機(jī)找到冰蓋底部將是衡量成功的首要標(biāo)準(zhǔn)?！拔覀冋诳焖偻七M(jìn)對(duì)數(shù)十米到數(shù)百米冰層的山地冰川的現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試。從那里開(kāi)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(guò)的事情?！?/span>

李飛飛擔(dān)任斯坦福HAI聯(lián)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(lián)合主任。

根據(jù)官網(wǎng)介紹，在人工智能真正服務(wù)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(shè)計(jì)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(diǎn)研究領(lǐng)域在三個(gè)方面，分別是：人類影響（Human Impact）、增強(qiáng)人類能力（Augment Human Capabilities）和智能（Intelligence）。

在人類影響領(lǐng)域，學(xué)者們目前正在研究算法引入、復(fù)合或減輕偏見(jiàn)和風(fēng)險(xiǎn)的程度；機(jī)器和人做出的決定之間的“責(zé)任差距”；使用和濫用人工智能進(jìn)行監(jiān)視、人口控制和發(fā)動(dòng)戰(zhàn)爭(zhēng)；以及人工智能對(duì)社會(huì)機(jī)構(gòu)、司法系統(tǒng)、政府、行業(yè)結(jié)構(gòu)、勞動(dòng)力市場(chǎng)、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和跨國(guó)貿(mào)易的影響。

在增強(qiáng)人類能力方面，除了設(shè)計(jì)方法的研究外，學(xué)者們?cè)谄渌攸c(diǎn)領(lǐng)域的進(jìn)步和考慮將幫助創(chuàng)建具有這些更合適的通信能力的系統(tǒng)。這項(xiàng)基礎(chǔ)研究將與人工智能在教育、醫(yī)療保健和可持續(xù)性等重要應(yīng)用領(lǐng)域的使用相結(jié)合，在這些領(lǐng)域可以利用和評(píng)估新的設(shè)計(jì)方法和工具。

在智能上，為了創(chuàng)造一個(gè)機(jī)器輔助但以人為中心的世界，必須開(kāi)發(fā)下一代人工智能技術(shù)，以克服當(dāng)前算法的局限性，擴(kuò)展可以解決的問(wèn)題類別，并補(bǔ)充人類的認(rèn)知和分析風(fēng)格。要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，就需要開(kāi)發(fā)能夠正確決策的機(jī)器智能，它應(yīng)該在多個(gè)尺度上理解人類語(yǔ)言、情感、意圖、行為和交互。

除此之外，“AI指數(shù)報(bào)告”系列也同樣由HAI發(fā)布，該報(bào)告每年都會(huì)對(duì)AI的影響和進(jìn)展進(jìn)行全面研究，并分析和提煉AI對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)、就業(yè)增長(zhǎng)、多樣性和研究等各方面的影響模式。

比如，根據(jù)去年報(bào)告中的10大主要看點(diǎn)，可以得出不少AI開(kāi)發(fā)與應(yīng)用方面的一些重要趨勢(shì)。例如：全球AI投資繼續(xù)顯著增長(zhǎng)，醫(yī)療行業(yè)是最大的投資領(lǐng)域；在美國(guó)，AI博士畢業(yè)生占計(jì)算機(jī)科學(xué)博士畢業(yè)生的比重大幅增長(zhǎng)，其它相關(guān)專業(yè)則比重下降；博士畢業(yè)生去往產(chǎn)業(yè)界的比例大幅增長(zhǎng)，進(jìn)入學(xué)術(shù)界的比例則持續(xù)下降；全球已有30多個(gè)國(guó)家和地區(qū)發(fā)布人工智能戰(zhàn)略……

正如南極洲項(xiàng)目，通過(guò)科學(xué)家的創(chuàng)新方法，監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)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(yīng)對(duì)危機(jī)的能力。

“從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，這項(xiàng)工作可能會(huì)改變冰川學(xué)家收集和理解數(shù)據(jù)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(lái)的海平面上升。”

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