有害藻华问题目前正成为全球主要的环境和健康风险之一，影响着各大洲的湖泊、河流、水库甚至沿海地区。为应对这一问题，美国国家航空航天局（NASA）决定应用人工智能、机器学习和遥感技术，在有害藻华早期阶段就进行检测，防止其演变为危害。通过将地球观测技术与基于人工智能的环境监测系统相结合，可以分析水温、叶绿素含量水平及其他参数。科学家预计，该技术可用于改善水质预测、保护水资源并消除对生态系统和渔业的威胁。
NASA如何利用人工智能和卫星监测有害藻华
有害藻华（也称为HABs）是指淡水或海洋生态系统中藻类的加速生长。某些藻类会产生对人类、海洋生物、海鸟和动物有害的毒素。气候变化、水温升高和农业径流增加了这种现象在全球范围内的发生频率。
NASA研究人员采用卫星成像技术和人工智能技术来评估与藻类存在相关的颜色和温度变化，以及水中的叶绿素含量。卫星观测技术可以比任何实地研究更快地监测大范围的水资源。
据NASA科学家称，人工智能能够解释地球观测卫星的图像，并预测未来藻华发生的位置，使其在对当地居民显现之前就能被发现。
NASA海洋学家保拉·邦滕皮（Paula Bontempi）表示，基于太空的观测有助于更好地理解局部和全球范围内的有害藻华："基于太空的观测在区域性和全球性研究有害藻华方面至关重要。"
卫星成像技术特别有助于分析位于偏远地区的水体。
为何有害藻华如此危险
藻华可以释放毒素，导致供水污染，并损害水生生态系统和人类。此外，某些藻华含有神经毒素和肝毒素，这些毒素可能影响人类和动物生命。
美国国家环境卫生科学研究所（The National Institute of Environmental Health Sciences）报告称，有毒藻类会导致人类及其宠物出现皮肤刺激、呼吸问题、呕吐和疾病。
这一问题十分严重，美国、加拿大和澳大利亚已发生大规模爆发事件。科学家认为，随着全球变暖，未来几年藻华数量将会增加。营养污染是导致这一现象的主要原因之一。
人工智能如何改善环境监测
人工智能能够以前所未有的速度处理来自卫星的大量数据。与人工分析数千张图像相比，人工智能技术可以自动识别与这种有害增长相关的模式。
NASA已与大学和环境管理机构合作，开发机器学习模型，根据藻华过去的模式和气候条件预测其行为。预计人工智能可用于向政府预警可能的负面后果。
由NASA应用科学计划（NASA Applied Sciences Program）资助的研究展示了如何利用机器学习增强环境管理系统和计划的预测能力。
科学家表示，这项新技术不仅能降低实地采样的相关费用，还将有助于气候韧性规划。
人工智能驱动的环境保护措施的未来
NASA涉及人工智能和藻华的项目只是日益倾向于利用技术研究环境的一个例证。由于气候变化危机日益紧迫，研究人员开始通过遥感技术寻找更快、更有效的方法来研究濒危生态系统。
虽然人工智能的发展无法完全消除有害藻华，但专家认为，早期检测方法可以帮助社区更好地做好准备，降低对其福祉和安全的风险。卫星图像、机器学习和环境科学的整合可能很快成为我们保护自然资源的最佳工具之一。对一些科学家来说，这个项目也是太空技术实际应用的一个良好范例。
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