太陽(yáng)能是一種完全可再生的綠色資源，對(duì)地球有好處。然而，近年來(lái)，科學(xué)家們發(fā)現(xiàn)太陽(yáng)能發(fā)電廠對(duì)鳥(niǎo)類是致命的。
太陽(yáng)能發(fā)電廠殺死鳥(niǎo)類?
據(jù)《連線》報(bào)道，隨著美國(guó)太陽(yáng)能光伏產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展，美國(guó)公用事業(yè)部門(mén)發(fā)現(xiàn)，多年來(lái)，在太陽(yáng)能電站周圍發(fā)現(xiàn)了大量的鳥(niǎo)類死亡。沒(méi)有人知道為什么會(huì)發(fā)生這種情況，但這顯然是個(gè)嚴(yán)重的問(wèn)題。
因此，在2013年，一群公用事業(yè)、學(xué)者和環(huán)境組織聚集在一起，組成了鳥(niǎo)類太陽(yáng)能工作小組，以制定一項(xiàng)策略，試圖減少在美國(guó)各地的太陽(yáng)能發(fā)電廠的鳥(niǎo)類死亡數(shù)量。
北卡羅來(lái)納州電力公司杜克能源(Duke Energy)是研究小組的成員。杜克能源公司的首席環(huán)境科學(xué)家Misti Sporer說(shuō):“關(guān)于太陽(yáng)能對(duì)鳥(niǎo)類影響的研究很少。”“沒(méi)有人知道為什么鳥(niǎo)類會(huì)死在太陽(yáng)能周圍。”事實(shí)證明，僅僅是獲取太陽(yáng)能發(fā)電廠附近鳥(niǎo)類死亡的數(shù)據(jù)就具有挑戰(zhàn)性。
2016年的一項(xiàng)研究估計(jì)，美國(guó)的數(shù)百個(gè)太陽(yáng)能發(fā)電廠每年可能殺死近14萬(wàn)只鳥(niǎo)。雖然這還不到因燃煤發(fā)電廠(碰撞、觸電和中毒)而死亡的鳥(niǎo)類數(shù)量的十分之一，但研究人員預(yù)計(jì)，隨著計(jì)劃中的太陽(yáng)能發(fā)電廠投入使用，這一數(shù)字在未來(lái)將增加近三倍。
太陽(yáng)能發(fā)電廠和鳥(niǎo)類死亡之間的聯(lián)系仍然不清楚。一種主要的理論認(rèn)為，鳥(niǎo)類將太陽(yáng)能電池板發(fā)出的強(qiáng)光誤認(rèn)為是湖泊，俯沖而下，導(dǎo)致死亡。然而，Sporer認(rèn)為這一假設(shè)是基于人類的觀點(diǎn)。鳥(niǎo)類看東西的方式和人類一樣嗎?我們需要收集更多的數(shù)據(jù)來(lái)形成一個(gè)完整的答案。
人工智能觀鳥(niǎo)
今年早些時(shí)候，美國(guó)能源部(Department of Energy)與伊利諾伊州阿爾貢國(guó)家實(shí)驗(yàn)室(Argonne National Laboratory)的一個(gè)團(tuán)隊(duì)簽署了一份130萬(wàn)美元的合同，開(kāi)發(fā)一個(gè)人工智能平臺(tái)(AI Bird Watcher)，用于研究全美大型太陽(yáng)能發(fā)電廠的鳥(niǎo)類行為。研究人員希望該系統(tǒng)收集的數(shù)據(jù)能幫助鳥(niǎo)類學(xué)家解開(kāi)這個(gè)謎團(tuán)。“重要的是要減少各種形式的太陽(yáng)能對(duì)環(huán)境的影響，”領(lǐng)導(dǎo)該項(xiàng)目的生物物理科學(xué)家Yuki Hamada說(shuō)。“這些鳥(niǎo)的問(wèn)題令人擔(dān)憂，也是可再生能源行業(yè)希望了解和解決的問(wèn)題。”
美國(guó)只有少數(shù)幾個(gè)地區(qū)有規(guī)定要求太陽(yáng)能電廠運(yùn)營(yíng)商報(bào)告其電廠的鳥(niǎo)類死亡，而美國(guó)大多數(shù)大型太陽(yáng)能電廠不需要關(guān)注這些問(wèn)題。即使是那些需要提交報(bào)告的公司也面臨著收集高質(zhì)量數(shù)據(jù)的能力上的限制，這些數(shù)據(jù)可能只能局限于每月派調(diào)查員去太陽(yáng)能發(fā)電廠統(tǒng)計(jì)死鳥(niǎo)數(shù)量。雖然這有助于太陽(yáng)能發(fā)電廠了解有多少鳥(niǎo)類正在死亡，但卻無(wú)法提供原因的線索。他們需要實(shí)時(shí)觀察數(shù)據(jù)。
軟件技術(shù)上的挑戰(zhàn)
計(jì)算死鳥(niǎo)數(shù)量是一項(xiàng)高度重復(fù)且令人不快的任務(wù)，而這正是人工智能所擅長(zhǎng)的。但在實(shí)踐中，將該系統(tǒng)部署到太陽(yáng)能發(fā)電站中，在技術(shù)上充滿了挑戰(zhàn)。可以說(shuō)，最困難的任務(wù)是教會(huì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法在復(fù)雜的環(huán)境中有效地識(shí)別鳥(niǎo)類。鳥(niǎo)類的大小、形狀和顏色各不相同，這就意味著算法必須對(duì)鳥(niǎo)類的抽象概念有足夠的了解，才能識(shí)別它是在空中飛行還是棲息在太陽(yáng)能電池板上。
亞當(dāng)·希曼斯基(Adam Szymanski)是阿貢實(shí)驗(yàn)室(Argonne LABS)的一名軟件工程師，他在那里負(fù)責(zé)為鳥(niǎo)類觀察者開(kāi)發(fā)人工智能。他說(shuō)，他使用的機(jī)器視覺(jué)軟件是從他的另一個(gè)項(xiàng)目發(fā)展而來(lái)的，該項(xiàng)目可以自動(dòng)探測(cè)空中的小型無(wú)人機(jī)。無(wú)人機(jī)不像鳥(niǎo)類那樣有翅膀或腿，所以教算法識(shí)別它們相對(duì)容易。但是使用該算法來(lái)檢測(cè)鳥(niǎo)類需要Argonne團(tuán)隊(duì)在數(shù)千張圖像中仔細(xì)標(biāo)記鳥(niǎo)類，這樣它們就可以作為算法的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。
“我們正在進(jìn)行的機(jī)器學(xué)習(xí)研究有點(diǎn)獨(dú)特，”Szymanski說(shuō)。“我們不只是想對(duì)圖像中的物體進(jìn)行分類。它必須隨著時(shí)間的推移對(duì)快速移動(dòng)的物體進(jìn)行分類。當(dāng)一只鳥(niǎo)在飛行時(shí)，你在一些幀中看到一個(gè)點(diǎn)，在其他幀中看到它的翅膀，我們需要在它飛行時(shí)在攝像機(jī)的視場(chǎng)中跟蹤它。”
軟件技術(shù)挑戰(zhàn)
計(jì)算死鳥(niǎo)數(shù)量是高重復(fù)性、令人討厭的任務(wù)，這正是人工智能擅長(zhǎng)的事情。但實(shí)際上，在太陽(yáng)能電站中部署該系統(tǒng)充滿了技術(shù)挑戰(zhàn)。可以說(shuō)，最困難的任務(wù)是，如何教會(huì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法在復(fù)雜環(huán)境中有效地識(shí)別鳥(niǎo)類。鳥(niǎo)類的大小、形狀和顏色各不相同，這就意味著算法必須對(duì) “鳥(niǎo)” 這個(gè)抽象概念有充分的理解，才能識(shí)別出它們是在空中飛行，還是在太陽(yáng)能電池板上棲息。
亞當(dāng) · 希曼斯基（Adam Szymanski）是阿貢實(shí)驗(yàn)室的一名軟件工程師，他正在領(lǐng)導(dǎo)該實(shí)驗(yàn)室人工智能鳥(niǎo)類觀察者的開(kāi)發(fā)。他說(shuō)，現(xiàn)在所用的機(jī)器視覺(jué)軟件是從他的另一個(gè)自動(dòng)探測(cè)空中小型無(wú)人機(jī)的項(xiàng)目中發(fā)展出來(lái)的。無(wú)人機(jī)沒(méi)有像鳥(niǎo)一樣的翅膀，也沒(méi)有腿，所以教會(huì)算法識(shí)別無(wú)人機(jī)相對(duì)簡(jiǎn)單。但是，若要將算法用于檢測(cè)鳥(niǎo)類，則需要阿貢實(shí)驗(yàn)室團(tuán)隊(duì)在數(shù)千張圖像中仔細(xì)地對(duì)鳥(niǎo)類進(jìn)行標(biāo)記，以便將它們用作算法的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。
希曼斯基說(shuō)：“我們正在研究的機(jī)器學(xué)習(xí)研究有點(diǎn)獨(dú)特，我們不只是想對(duì)一張圖像中的物體進(jìn)行分類。它必須隨著時(shí)間的推移對(duì)快速移動(dòng)的物體進(jìn)行分類。鳥(niǎo)在飛行時(shí)，在一些幀中你會(huì)看到一個(gè)點(diǎn)，在其他幀中你會(huì)看到它的翅膀，我們需要跟蹤在攝像機(jī)視野中快速飛過(guò)的鳥(niǎo)類。”
硬件技術(shù)挑戰(zhàn)
該系統(tǒng)的硬件也面臨一些挑戰(zhàn)。太陽(yáng)能電站往往位于偏遠(yuǎn)地區(qū)，這里通常也沒(méi)有機(jī)器學(xué)習(xí)所需要的基礎(chǔ)設(shè)施。附近沒(méi)有數(shù)據(jù)中心，網(wǎng)絡(luò)帶寬有限，甚至電力都很難獲得。希曼斯基說(shuō)，“你會(huì)認(rèn)為太陽(yáng)能電站應(yīng)該有電，因?yàn)樗鼈兩a(chǎn)電。但是這些硬件沒(méi)有與電池板連接的電源插座。”這意味著，運(yùn)行鳥(niǎo)類觀測(cè)算法的硬件必須是資源節(jié)約型的，因?yàn)樗鼘⑹褂秒姵鼗蜃詭У男⌒吞?yáng)能電池板，同時(shí)還必須處理大量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。
為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，阿貢國(guó)家實(shí)驗(yàn)室團(tuán)隊(duì)正在使用由 Boulder AI 公司開(kāi)發(fā)的監(jiān)控行人和車輛交通的商用硬件。Boulder AI 公司的小型攝像系統(tǒng)是為邊緣計(jì)算而設(shè)計(jì)的，研究人員將其安裝在了太陽(yáng)能電池板上。
今天，濱田文子和她的團(tuán)隊(duì)正在從安裝在伊利諾斯州附近的兩個(gè)太陽(yáng)能電站的攝像機(jī)中收集訓(xùn)練數(shù)據(jù)。科學(xué)家們計(jì)劃將逐步擴(kuò)大該項(xiàng)目，覆蓋美國(guó)各地的幾十個(gè)商業(yè)和政府太陽(yáng)能電站，但新冠病毒疫情拖延了這一進(jìn)度。起初，阿貢國(guó)家實(shí)驗(yàn)室的人工智能系統(tǒng)只是試圖正確識(shí)別進(jìn)入其視野的鳥(niǎo)類，但希曼斯基表示，最終它將足夠復(fù)雜，能夠區(qū)分少數(shù)幾種鳥(niǎo)類的行為，比如棲息在太陽(yáng)能電池板上或撞向太陽(yáng)能電池板。
這些數(shù)據(jù)將對(duì)研究人員至關(guān)重要，他們最終的任務(wù)是尋找防止太陽(yáng)能電站鳥(niǎo)類死亡的解決方案。這還將幫助他們了解當(dāng)?shù)丨h(huán)境，如天氣或一天中不同時(shí)間，是如何影響鳥(niǎo)類行為的，或者可以確定其他可能導(dǎo)致鳥(niǎo)類死亡的原因。斯波勒說(shuō)：“在沒(méi)有人類在場(chǎng)的情況下，能夠看到鳥(niǎo)類與場(chǎng)地的互動(dòng)是非常有益的。這項(xiàng)技術(shù)讓我們得以窺探到一個(gè)我們通常看不到的世界，同時(shí)讓我們以對(duì)野生動(dòng)物影響最小的方式進(jìn)行相關(guān)研究。”
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