南極冰蓋數據集不如火星？借助無(wú)人機和機器學(xué)習，斯坦福學(xué)者著(zhù)力挖掘最有價(jià)值數據

大數據文摘出品

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，以保護地球層及海洋。

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(zhù)溫度的上升，海平面的逐漸上升也成為近年來(lái)各個(gè)國家密切關(guān)注的重大環(huán)境議題之一。

上個(gè)月，美國一項跨部門(mén)聯(lián)合發(fā)布的海平面上升最新預測報告說(shuō)，受氣候變化影響，美國海岸線(xiàn)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。

2021年9月2日，美國紐約一條主要道路上的車(chē)輛被積水淹沒(méi)。受颶風(fēng)“艾達”影響，暴雨9月1日晚開(kāi)始襲擊紐約市及周邊地區，并引發(fā)洪澇災害。（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。但現有模型都非常不穩定，同時(shí)由于最南端大陸充滿(mǎn)了未知，各國政府在規劃未來(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)人機技術(shù)和機器學(xué)習方法，專(zhuān)注于發(fā)現和收集南極洲最有價(jià)值的數據，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)域學(xué)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據的難度，我們無(wú)法調查所有內容。因此我們專(zhuān)注于收集最具影響力的數據，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”。

南極洲冰蓋數據集的完整度甚至不如火星？！

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

對此，首先他們著(zhù)手創(chuàng )建了一個(gè)新的數據收集平臺，該平臺將依靠配備冰穿透雷達的自主無(wú)人機來(lái)獲取更準確的讀數。

Schroeder說(shuō)：“目前的流程包括一次去南極洲幾個(gè)月，然后乘坐飛機四處飛行，或者在冰蓋中央建立野戰營(yíng)地?！?/span>

但在科學(xué)家們的設想中，無(wú)人機可以提供一種更加可持續且幾乎完全自動(dòng)化的長(cháng)期監測方法。

此外，科學(xué)家們還需要側重于確定在哪里可以找到最有價(jià)值的數據：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，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、季節和時(shí)間的流逝如何影響融化速度。更復雜的是，經(jīng)過(guò)世界各國50多年的調查，在南極洲進(jìn)行的一些最接近的測量可以相距大約3到5英里，但許多地方距離最近的已知測量已有數百英里。

結果就是這個(gè)占據了地球550萬(wàn)平方英里的大陸，卻只有一個(gè)不怎么完整的數據集。

電氣工程博士候選人Thomas Teisberg對此感嘆道，“到目前為止，每次我們收集數據時(shí)，都會(huì )發(fā)現一些新的東西”，“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)人機可能在哪里找到最有用的數據。這些初始模型結合了已知的物理規則，這些規則控制冰對環(huán)境因素的反應，并將這些規則應用于小型數據集。通過(guò)這種方式，算法可以快速運行并快速產(chǎn)生推薦。 

最終，該團隊設想了一個(gè)迭代周期或自適應測量過(guò)程，模型通過(guò)該過(guò)程實(shí)時(shí)處理每批新數據，為不斷發(fā)展的飛行計劃提供信息。通過(guò)采用數據驅動(dòng)的方法，科學(xué)家們將能夠同時(shí)考慮冰床的測量、冰的3D流動(dòng)以及控制其運動(dòng)的物理特性。

斯坦福大學(xué)的HAI Seed Grant為Schroeder和他的團隊提供了設計代理機器學(xué)習模型，并開(kāi)始在基于無(wú)人機的雷達系統上工作。

Teisberg表示，讓無(wú)人機找到冰蓋底部將是衡量成功的首要標準?！拔覀冋诳焖偻七M(jìn)對數十米到數百米冰層的山地冰川的現場(chǎng)測試。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>

李飛飛擔任斯坦福HAI聯(lián)合主任

斯坦福HAI全稱(chēng)Human-Centered Artificial Intelligence，也即人類(lèi)中心人工智能研究所，李飛飛與John Etchemendy為HAI的聯(lián)合主任。

根據官網(wǎng)介紹，在人工智能真正服務(wù)于人類(lèi)之前，必須要讓它知道人類(lèi)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(lèi)的需求。也正因此，人工智能的設計者必須能夠廣泛代表人類(lèi)，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(lèi)影響（Human Impact）、增強人類(lèi)能力（Augment Human Capabilities）和智能（Intelligence）。

在人類(lèi)影響領(lǐng)域，學(xué)者們目前正在研究算法引入、復合或減輕偏見(jiàn)和風(fēng)險的程度；機器和人做出的決定之間的“責任差距”；使用和濫用人工智能進(jìn)行監視、人口控制和發(fā)動(dòng)戰爭；以及人工智能對社會(huì )機構、司法系統、政府、行業(yè)結構、勞動(dòng)力市場(chǎng)、經(jīng)濟增長(cháng)和跨國貿易的影響。

在增強人類(lèi)能力方面，除了設計方法的研究外，學(xué)者們在其他重點(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。這項基礎研究將與人工智能在教育、醫療保健和可持續性等重要應用領(lǐng)域的使用相結合，在這些領(lǐng)域可以利用和評估新的設計方法和工具。

在智能上，為了創(chuàng )造一個(gè)機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)，以克服當前算法的局限性，擴展可以解決的問(wèn)題類(lèi)別，并補充人類(lèi)的認知和分析風(fēng)格。要實(shí)現這一目標，就需要開(kāi)發(fā)能夠正確決策的機器智能，它應該在多個(gè)尺度上理解人類(lèi)語(yǔ)言、情感、意圖、行為和交互。

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

比如，根據去年報告中的10大主要看點(diǎn)，可以得出不少AI開(kāi)發(fā)與應用方面的一些重要趨勢。例如：全球AI投資繼續顯著(zhù)增長(cháng)，醫療行業(yè)是最大的投資領(lǐng)域；在美國，AI博士畢業(yè)生占計算機科學(xué)博士畢業(yè)生的比重大幅增長(cháng)，其它相關(guān)專(zhuān)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(cháng)，進(jìn)入學(xué)術(shù)界的比例則持續下降；全球已有30多個(gè)國家和地區發(fā)布人工智能戰略……

正如南極洲項目，通過(guò)科學(xué)家的創(chuàng )新方法，監測和預測冰蓋變化的能力有望得到顯著(zhù)提高，這也將有效助力城市應對危機的能力。

“從長(cháng)遠來(lái)看，這項工作可能會(huì )改變冰川學(xué)家收集和理解數據的方式。目前，我們還要專(zhuān)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?！?br />

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