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美國用AI“監(jiān)管”無許可集中型養(yǎng)殖場

2019-04-09 08:41

據(jù)英國《自然·可持續(xù)性》雜志8日發(fā)表的一篇論文報告，美國正在嘗試讓人工智能（AI）“監(jiān)管”畜牧業(yè)，由斯坦福大學團隊研發(fā)的機器學習應用，可以比人工調(diào)查更高效地發(fā)現(xiàn)集中型畜牧設施。這款應用現(xiàn)已在北卡羅萊納州額外發(fā)現(xiàn)了589座此類設施，其將有助人們追蹤食品行業(yè)的環(huán)保違規(guī)情況。

集中型動物養(yǎng)殖場約占美國牲畜總產(chǎn)量的40％，每年產(chǎn)生的廢料達3．35億噸左右。據(jù)估計，美國60％的集中型動物養(yǎng)殖場是未注冊的，并且不具備適當?shù)膹U料處理許可。其可能產(chǎn)生深遠問題，包括會對食品安全和土壤水質(zhì)造成嚴重影響。然而，美國政府機構(gòu)當前缺少有關(guān)集中型動物養(yǎng)殖場數(shù)量、規(guī)�；蛭恢玫臏蚀_數(shù)據(jù)。

鑒于此，斯坦福大學研究團隊此次開發(fā)了一種機器學習應用，讓人工智能去“監(jiān)管”畜牧設施。結(jié)果顯示，這款應用可以比人工調(diào)查更加快速、高效地發(fā)現(xiàn)并鑒別集中型畜牧設施。研究團隊將所獲得的結(jié)果與人工調(diào)查進行了比較，借此還額外發(fā)現(xiàn)了將近600個家禽類集中型動物養(yǎng)殖場，較之前的人工調(diào)查結(jié)果增加了15％。

研究人員認為，這種方法可以發(fā)現(xiàn)無許可的養(yǎng)殖場，或是對環(huán)境構(gòu)成一定風險的養(yǎng)殖場，有助對其環(huán)保合規(guī)情況進行監(jiān)測。