新AI算法能监测全球海洋塑料垃圾

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英国《科学报告》杂志23日发表的一项环境学研究，英国人工智能团队报告了一种能检测海洋环境中大塑料(大于5毫米)漂浮垃圾带的新方法。研究人员利用欧洲空间局“哨兵2”号卫星数据，训练机器学习算法将塑料从其他材料中区分出来，平均准确率达86%，局部区域最高达到了100%。

人类活动与垃圾排放，让大量塑料涌入海洋，如何将塑料从其它漂浮物中准确高效鉴别出来成为难题。鉴于漂浮物吸收和反射的可见光与红外光波长各有所异，英国普利茅斯海洋实验室研究人员劳伦·比尔曼及其同事利用这种光谱特征，在“哨兵2”号数据中识别出了漂浮物带。研究团队随后训练了一种机器学习算法，能根据不同塑料和天然材料的特定光谱特征，为组成这些漂浮带的个体材料进行分类。

机器学习算法利用到的这些特征，是来自于2019年4月24日冲到南非德班港的塑料垃圾的卫星数据，以及研究团队2018年和2019年在米蒂利尼海岸(希腊)部署的漂浮塑料的卫星数据。他们还利用了之前获得的、可能会与海洋塑料同时发现的海藻、木质物、泡沫和火山岩等天然材料的卫星数据。