雷德蒙德，华盛顿 —— 微软的“AI for Good”拨款计划的受助者已经公布。该计划将在未来两年内投资500万美元，重点支持华盛顿州的科学家和创新者。该计划面向从事可持续性、公共卫生或人权工作的个人或团体开放。
微软宣布以下20个项目将获得资助：
可持续性
- Stock-Smart.com - 华盛顿州立大学扩展部：华盛顿州的联邦、州、部落和私人土地管理者以及牲畜放牧者开始使用虚拟围栏系统来精细调整生态放牧管理。Stock-Smart.com结合了预测的牲畜地形使用与基于卫星的饲料生产数据，以制定牲畜群的放牧计划。通过使用AI指导的虚拟围栏系统地理定位数据分析，Stock-Smart.com有助于减少野火风险、增强野生动物栖息地和改善入侵物种控制。
- Long Live the Kings：在普吉特湾，快速城市化的影响因气候变化而加剧。Long Live the Kings利用人工智能和机器学习自动校准普吉特湾的3D生态系统建模程序。该项目将使用模拟器探索累积流域影响如何影响生态系统服务和生物多样性，以推进普吉特湾的自然资源管理。
- TealWaters：TealWaters致力于通过提供工具来规划、保护和恢复湿地，从而提高华盛顿州的水资源管理能力。TealWaters计划支持超出其现有工具范围的AI模型测试，以增加社区对气候变化和环境压力的韧性。
- 华盛顿州立大学：气候变化使华盛顿州居民面临更高的危险野火风险。该项目将开发尖端的人工智能模型，融合卫星图像、天气数据、建筑物信息和野火模拟结果，评估华盛顿州住宅建筑的野火脆弱性。通过生成包括置信度分数的脆弱性评估，这种多模式方法可以帮助指导有效的野火缓解措施。
- 康奈尔大学，循环建设实验室：材料再利用是最有效的循环经济策略：它减少了废物和排放，创造了本地绿色就业机会，并支持本地再利用生态系统。AR3-Lumber旨在开发并实施AI驱动的技术，通过与西雅图回收木材仓库的本地合作来再利用回收木材。该项目将使AR3-Lumber能够为循环木材经济提供必要的技术支持和方法论支持。
- 伍德兰公园动物园：西雅图城市食肉动物项目旨在通过研究这些物种在大西雅图地区的生活和与人的互动，增加对城市食肉动物（如黑熊）的理解和同情。该项目将包括一个野生动物相机和生物声学监测计划，收集来自金县中部和班布里奇岛绿地的数据，利用AI高效且资源消耗较少地识别城市走廊中的物种多样性和密度。
- Conservation X Labs：Conservation X Labs旨在通过创建和民主化创新技术来防止第六次大规模灭绝。该项目将开发并在智能相机系统上部署多物种管理检测算法，创建首个实时野生动物疾病监测系统，供华盛顿州的兽医、生态学家和保护主义者使用。
- NOAA-国家海洋渔业局-栖息地保护：哥伦比亚河盆地目前的水资源管理和鲑鱼栖息地恢复方法往往是高度局部化的或计算密集型的。该项目旨在使用遥感和机器学习对湿地进行分类，以更好地预测水资源管理决策和气候变化如何影响鲑鱼种群，并支持更有效的保护策略。
- 华盛顿大学信息通信和技术发展部门：现在受到灭绝威胁的植物和动物物种比人类历史上的任何时候都多。华盛顿大学的信息通信和技术发展部门计划使用微型计算设备上的音频和视频通道监测野生动物，以更好地了解与食品安全、疾病传播和生物多样性密切相关的动物种群。
健康
- Covid Detection Foundation 的 Virufy：住在辅助生活设施、老年护理院和长期护理设施中的老年人特别容易受到呼吸道感染。该项目旨在开发一种AI驱动的筛查工具，用于检测居住在华盛顿州住宅护理设施中的老年人的肺炎。该工具将实现实时数据分析和在各种护理设置中的可扩展部署，提高弱势群体的医疗保健结果和生活质量。
- Providence：当前识别临床试验患者的方法依赖于手动筛选过程，这往往会遗漏许多患者，尤其是那些来自服务不足社区的患者，或者依赖于患病患者及其医生寻找可用试验。Providence和微软Health Futures正在合作开发Trial Connect，这是一种AI工具，可以扫描华盛顿州的人口级医疗数据，识别符合临床试验条件的患者，这些试验可能挽救他们的生命。
- 健康指标与评估研究所：全球超过13,000名研究人员使用健康指标与评估研究所（IHME）的数据。IHME计划建立一个全球云实验室，利用卫星图像、AI和空间人口统计学来预测特定人群的风险，如干旱和粮食不安全。该项目旨在将可操作的人口级健康数据交到决策者手中，以改善个人的健康和福祉。
- 华盛顿大学放射科：为了改善公共卫生并在患者最困难的时刻提供支持，华盛顿大学创建了自我改进的大规模语言模型，将放射报告结果翻译成易于理解的语言。患者将收到清晰的非专业术语解释，同时医疗提供者将提供反馈，以不断完善模型，确保持续改进，减少误解，并促进患者与医疗专业人员之间的更好沟通。
- 华盛顿大学蛋白质设计研究所：生成式AI已经在蛋白质结构预测和蛋白质设计方面产生了重大影响。该项目旨在开发至少三个专门的开源模型，包括下一代生物分子设计模型、抗体/抗原结构和设计专用模型以及蛋白质/配体相互作用专用模型，以推动下一代治疗药物和生物材料的发展。
- 华盛顿州立大学化学系：斯波坎和汉福德的重金属和放射性金属污染威胁着社区健康。该项目将利用地球化学和大规模语言模型构建一个公开可访问的数据集，以帮助设计有效的土壤去污方法，为华盛顿州居民创造一个更清洁、更健康的环境。
教育/公共利益
- 华盛顿州立大学：华盛顿州农村小学教师由于资源、专业发展机会和技术获取方面的限制，常常难以设计高质量的科学评估。该项目将开发并部署一个人工智能多代理评估系统，以增强华盛顿州农村小学教师的能力，提高可访问性、参与度和教学效果。
- 西北华盛顿常青好意：不断上升的劳动力和商业成本降低了常青好意向经历显著经济机会障碍的人们提供高质量、免费职业培训和基础教育的能力。该项目将使用AI驱动的自动捐赠摄入和编目系统来处理常青好意收到的大量捐赠物品。通过这样做，该项目将减少浪费，提高效率，并解锁新的扩展和盈利机会。
- 华盛顿州立大学-小组论证协调员：该项目为华盛顿州的科学教师提供了一个名为“小组论证协调员”的AI驱动工具，减轻了教师的负担，改善了全州科学课堂中学生的学习体验。该项目促进了基于论证的科学学习在多样化课堂中的实时支持。该奖项支持的两年计划侧重于系统开发、小规模课堂试点和教师反馈整合，以确保可用性、公平性和透明度。
- 华盛顿州立大学-WARNS：华盛顿学生风险和需求评估已有效地评估了全州中学和高中学生社会、情感和教育健康发展所需的关键需求。该项目将开发该评估的小学版本，利用大规模语言模型减少缺勤率并预防小学学生辍学，通过与学生对话了解他们在课堂上需要什么才能茁壮成长。
- 普吉特湾大哥哥大姐姐：普吉特湾大哥哥大姐姐分会面临着家庭等待参加其导师计划长达100天的问题。通过与KPMG和微软的合作，大哥哥大姐姐开发了一种名为AIMRE的AI工具，以处理等候名单上的大型数据集，提高青少年与导师匹配的质量和及时性。该奖项将允许大哥哥大姐姐进一步测试并在本地部署AIMRE，最终在全国范围内推广，加快全国儿童的匹配过程。
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