国外Tech Republic网站12月23日报道称（chēng），许（xǔ）多研究人员正在利用大量技术手段来帮助野生动物（wù）和土地的保护，包括用面部识（shí）别跟踪（zōng）加拿（ná）大西部的熊、通过（guò）深度学习预测美国（guó）的野火……而在澳大利亚，昆士兰科技大学（xué）（QUT）的研究（jiū）小组正在利用人工智能（AI）、无（wú）人（rén）机、热成像（xiàng）和机器学习（ML）等技术（shù）探测和保护考拉。

  据介绍，考拉面临着从毛（máo）皮贸易到栖息地丧失的无数生存威胁，近年来气候变化的影响更加剧（jù）了（le）其物（wù）种的（de）脆（cuì）弱性（xìng）。据估计，在2019年至2020年间，超过（guò）5000只考拉死（sǐ）于澳大利亚（yà）的森（sēn）林（lín）大火。新南威尔士州(NSW)立法（fǎ）委员会（huì）断（duàn）定，若没有适当（dāng）保护，本（běn）世纪中叶考（kǎo）拉可能在该州灭绝。

  该项目负责（zé）人、昆士兰理（lǐ）工（gōng）大学生态学副（fù）教授格兰（lán）特·汉（hàn）密（mì）尔顿（dùn）(Grant Hamilton)说，考（kǎo）拉是（shì）澳（ào）大利亚的标志性动物，在世（shì）界上其他地方（fāng）都没有。他们（men）需（xū）要了（le）解丛林中到底（dǐ）有多少考拉，但他们并不（bú）知（zhī）道，因为它们很难（nán）找。

  汉密尔顿介（jiè）绍，研究人员们尝试了多种办（bàn）法去（qù）计算（suàn）考拉的数量，包括声学检测、在狗（gǒu）的帮助下数粪便……但最准（zhǔn）确的办法还是让一（yī）组（zǔ）人（rén）走（zǒu）到树下采（cǎi）样（yàng），然后（hòu）单独计算每棵树上（shàng）的考拉数量。不（bú）过，这种（zhǒng）劳动密集型的（de）“脚踏实地”的方法仍然忽略了许多野外活动（dòng）的考拉，研究表明专家们实际只能（néng）数出（chū）一（yī）个区域里大约（yuē）四分之（zhī）三的考拉。

  为（wéi）了提高计算考拉（lā）数量的（de）效（xiào）率和准确度，汉密尔（ěr）顿（dùn）和（hé）他的团队开（kāi）发了（le）一种使（shǐ）用无人机、热成像仪和人工智能（néng）的方法。不过，因为考拉们不像树袋熊（xióng）那样坐在树（shù）顶上，而是栖（qī）息在复杂的三维空间，这也面临了（le）不少挑战。

  研究小组（zǔ）开发了（le）机器学习算法来帮助筛选识别无人机收集的热图像，但（dàn）汉密尔顿说，一（yī）开始就有各种误报，它会把袋鼠、人（rén）、甚至热（rè）的汽车引擎当做考拉。又因为考拉（lā）太过小众（zhòng），团队没有找到能（néng）够支撑算法识（shí）别出考拉的高质量图形数据库。汉密尔顿说，“互联（lián）网上有十亿张猫的（de）图（tú）片，所以如果（guǒ）你想训练一个机器学（xué）习算法来寻找（zhǎo）猫是没问题的。（但）从无人机上拍摄的考拉热图（tú）像（xiàng）并不（bú）多（duō）”

  好在，问（wèn）题还是解决了。汉密尔顿说，他们可以先训练算（suàn）法（fǎ）针对动物，然后微调它（tā）针对考（kǎo）拉。最后只需要几百张（zhāng）照片就够了。他还称，经（jīng）过广泛的训练和（hé）发展，人工智能现在比人工（gōng）能更（gèng）准确地识别考（kǎo）拉，速度也更快。一个4人小组一天可以覆盖（gài）大约10公顷的土地，而无（wú）人机+人（rén）工智能2小（xiǎo）时即可数完50公顷。

  展望（wàng）未来，汉（hàn）密（mì）尔顿表示，该（gāi）团队（duì）正（zhèng）在致力于近（jìn）实时地（dì）处理数（shù）据与多物种检测。后者将能使（shǐ）一种算法可检测“多个感（gǎn）兴趣的动物”，而不是将每次调查局限于单个（gè）物种。