機器學習如何拯救珊瑚礁？

如何透過機器學習拯救珊瑚礁—通過傾聽

珊瑚礁是瀕臨滅絕的重要生態系統。如今，人工智能（AI）和機器學習的進步使專家能夠識別、監測和預測珊瑚的健康狀況。他們是如何做到這一點的呢？答案是通過傾聽。

珊瑚礁的聲音景觀
作為世界上生物多樣性最豐富的生態系統之一，珊瑚礁充滿了各種聲音。仔細聆聽，你會聽到蝦子在覓食時發出的劈啪聲，鸚哥魚啃食珊瑚蟲的聲音，或者在繁殖期間的脈動聲。這些聲音景觀既嘈雜又混亂，是珊瑚礁健康的指標。

根據伍茲霍爾海洋研究所的博士候選人Nadege Aoki的說法，當魚類和其他海洋生物發出大量噪音時，珊瑚礁就會繁榮。相反，當珊瑚礁變得寂靜時，這是一個退化的信號。

聲音在恢復珊瑚棲息地中起到了至關重要的作用。Aoki和她的研究團隊利用健康珊瑚礁的聲音景觀吸引珊瑚幼蟲到退化的珊瑚礁上，希望幼蟲能夠附著並增強這些棲息地。

機器學習在珊瑚保護中的作用
海洋覆蓋了地球71%的表面，但人類只探索了其中的80%。得益於技術的進步，科學家們開始更多地了解海洋。

機器學習在分析珊瑚聲音景觀方面尤為重要。科學家可以訓練模型來識別圖案，並區分健康和不健康的珊瑚礁生態系統。儘管他們以前在各個地點進行了聲音錄製，但機器學習的發展提高了聲音的豐富性，使結果更加精確，並改進了保護方法。

AI在珊瑚礁恢復中的應用
機器學習為研究人員開啟了新的大門，使他們能夠在不進一步破壞脆弱生態系統的情況下，了解珊瑚保護工作的效果。以下是AI發展的應用方式。

1. 識別疾病和威脅
珊瑚易受各種生物和非生物威脅，包括多種疾病。例如，白帶病（WBD）、白瘟和石珊瑚組織喪失病（SCTLD）都會導致組織退化。特別是WBD和SCTLD已在加勒比海珊瑚礁中蔓延，造成致命後果。

根據研究，自1979年以來，WBD已經消滅了95%的加勒比海Acropora。科學家使用機器學習來識別這些生物威脅。在一項研究中，機器學習以97%的準確率預測了珊瑚疾病，並識別了包括WBD在內的19種細菌感染。

2. 監測恢復情況
Turritopsis dohrnii水母因其能夠逆轉為珊瑚蟲並重新開始生命而令科學家驚嘆。諷刺的是，珊瑚也能做到這一點。

研究表明，Tubastraea珊瑚屬的碎片組織成功再生為健康的珊瑚蟲。儘管再生速度最終取決於碎片的大小和食物供應，科學家可以研究這一過程，以增強實驗室中的無性繁殖和重新殖民。實驗室培養的珊瑚會被運送到珊瑚礁地點進行恢復。

使用機器學習進行聲音分析在追踪珊瑚群落恢復中起到了關鍵作用。專家可以使用多次健康和垂死珊瑚礁的錄音來訓練電腦算法識別差異。一項2022年的研究發現，識別健康珊瑚礁的成功率達到91.7%，使團隊能夠檢查進展或退化情況。

3. 預測健康結果
研究人員可以使用機器學習錄音來預測珊瑚群落的健康趨勢。例如，他們可能會尋找噪音水平和物種多樣性的模式。

其他可識別的聲音可能是季節性的，例如在繁殖週期或海洋溫度波動時。專家還應該聆聽異常聲音，這可能表明珊瑚礁地點的潛在威脅。

利用這些洞察，研究人員可以預測在什麼條件下珊瑚會繁榮或其健康是否在下降，包括受到環境變化影響時。此外，機器學習甚至可以模擬未來事件，例如在即將到來的熱浪期間珊瑚白化的潛力。

挑戰和考慮
儘管機器學習非常實用，但這些應用也有其局限性。太平洋垃圾帶在太平洋中漂浮著79,000噸微塑料，覆蓋面積達160萬平方公里。不幸的是，這些垃圾可能會流向夏威夷和加州脆弱的珊瑚礁生態系統。

在研究了太平洋、大西洋和印度洋的84個珊瑚群落後，研究人員發現大塊塑料佔深海珊瑚礁垃圾的88%。除了退化棲息地外，塑料污染還會因為沙沙聲干擾聲音景觀，導致錄音和健康監測不準確。來自船隻和其他人為活動的噪音污染同樣具有負面影響。

隨著機器學習的發展，專家可能能夠提取特定聲音，減少噪音干擾，並將聲音錄音與其他數據集結合，包括衛星影像、傳感器洞察和海洋測量。未來的工程還可能包括將機器附加到浮標上進行實時錄音。

技術為珊瑚保護鋪平道路
恢復珊瑚礁對環境、經濟和社會都至關重要。因此，保護專家必須利用他們所擁有的每一資源和技術來理解和治癒這些生態系統。隨著機器學習的崛起，他們的努力正在顯示出成功的跡象。

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評論
這篇文章展示了機器學習在珊瑚礁保護中的創新應用，尤其是通過聲音景觀來監測和預測珊瑚健康的技術。然而，這也揭示了當前技術面臨的挑戰，如塑料污染和噪音污染對數據準確性的影響。這些挑戰提醒我們，雖然技術進步令人鼓舞，但我們仍需全面考慮環境因素並採取綜合措施來保護珊瑚礁。未來，隨著技術的不斷進步，我們可以期待更加精確和高效的保護方法，從而為珊瑚礁的恢復和保護提供更堅實的支持。這不僅僅是科技的勝利，更是我們對自然環境的責任和承諾。

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