地球的守護者
在哥倫比亞中北部的中馬格達萊納河谷（Middle Magdalena Valley，MMV），孕育著世界上最令人驚嘆的生物多樣性。
這片河谷橫跨安地斯山脈中段與東段，是維護地球健康的重要地區。然而，這片擁有森林、濕地與氾濫平原的區域正面臨挑戰。森林砍伐及其他人類活動，正在威脅其獨特的生態系統，其中許多物種在地球上僅此一處。
哥倫比亞是全球第二大生物多樣性國家，而中馬格達萊納河谷擁有超過 630 種鳥類、120 種爬行類、120 種魚類、50 種兩棲類、50 種哺乳類，以及 4,000 種維管植物。這裡同時也是許多北美候鳥的越冬棲地。
從森林地面到最高的樹梢，這些太陽能供電的攝影機與麥克風，正運用人工智慧監測並守護瀕危生態系統。
攝影：Santiago Rosado
位於哥倫比亞中馬格達萊納河谷（MMV）的 El Silencio 自然保護區暨研究站，是非營利組織「哥倫比亞生物多樣性基金會」的運作中心，致力於保護哥倫比亞的生物與文化遺產。在這個研究站，也就是基地營，一群生物學家在由原木與紗網構成的高聳開放式小屋中工作，持續進行主動與被動的野生動物觀察與監測。一組巡護員負責主動監測，包括保護區內的維護與巡查；而一個由小型攝影陷阱與麥克風組成的網絡，則負責被動監測。
被動監測最大的挑戰在於分析攝影機與麥克風收集的大量資料。自 2010 年以來，El Silencio 的資料每隔 40 天到三個月收集一次，累積了數千小時的錄音，需要專家逐一聆聽並辨識物種，但要完全聽完幾乎不可能。由於許多攝影機與麥克風位於偏遠地區，頻繁檢查其運作狀態並不容易，常導致大量資料遺失。團隊也無法即時觀看或聆聽野生動物影像與聲音。如果有植物擋住鏡頭、電池耗盡，或昆蟲卡在麥克風裡，通常要幾個月後才會發現。
「我們擁有大量歷史資料，可以進一步分析以更深入了解這個生態系。我們盡力分析現有的資料，但這過程非常耗時，還需要專家辨識聲音與特定物種，這實在非常複雜。」哥倫比亞生物多樣性基金會總監 Fernando Arbeláez 說道。
但情況已經有所改變，而且是正向的改變。因為生物多樣性基金會已經成為 SPARROW 專案的第一個試點。
維護和保護生物多樣性
SPARROW 專案（太陽能聲學和遠端錄音觀測系統）是由微軟 AI for Good Lab 所開發的 人工智慧運算解決方案，致力於透過觀測保護生物多樣性。想像一下，透過一個由小型攝影機與麥克風組成的網絡，即時觀察地球上最偏遠角落的自然景象，這是多麼令人振奮！
這些工具結合 AI，可即時偵測野生動物與潛在威脅，讓保育行動更快速、更精準。
在基地營，哥倫比亞生物多樣性基金會團隊運用 SPARROW 收集來自太陽能供電、搭載先進感測器的攝影陷阱、聲學監測器及其他環境偵測器的生物多樣性資料。這些資料透過 Microsoft 最先進的 PyTorch 架構野生動物 AI 模型，在低能耗邊緣 GPU 上進行處理，並經由低軌衛星直接傳輸至雲端，讓研究人員無論身在何處，都能即時取得最新、可行的洞察。這項衛星連線對研究人員至關重要，因為它免除了必須親自前往偏遠地區取回資料的困難。
SPARROW 專案最令人興奮的地方，就是能夠即時掌握所有資訊。無論我是在保護區裡、在波哥大的家中，甚至世界任何角落，我們都能看到保護區的最新狀況，這非常有幫助。
提升觀察能力
「我熱愛我的工作，因為它讓我能登上樹冠層，從全新的視角看見哥倫比亞。我喜歡我們所做的不僅是深具科學意義的工作，更是能帶來實質影響的使命。」
Susana Rodrigez-Buritica
Humboldt 全球社會生態研究所研究員
科學超能力
「我們最大的限制是只能在有限的時間內分析資料。人工智慧真正賦予科學家超能力，讓他們能處理龐大的資料量，並將更多時間投入在工作中最關鍵的部分。」
Pablo Arbelaez
安地斯大學 (Universidad de los Andes) AI 中心副教授
永續創新
「SPARROW 是以太陽能供電，並可以在野外運行，而無需定期維護。這項創新在於，我們透過衛星連線，將數據傳送至 Azure 雲端。」
Juan Lavista Ferres
Microsoft AI for Good Lab 數據科學長
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攝影：Santiago Rosado
攝影：Santiago Rosado
SPARROW 也運用 AI 進行自動分類來辨識物種，並持續進行識別。由於像斑馬和長頸鹿這類動物擁有獨特的花紋，就像指紋一樣，AI 能重新辨識同一隻動物，協助研究人員測量存活率與族群數量。此外，為了保護這些動物及其棲地，SPARROW 還能偵測威脅，例如野火初起，並在失控前提醒保育人員採取行動。
這項工作的關鍵在於「測量」──了解保育行動是否達到預期效果，並找出需要改進的地方。要恢復棲地、保護瀕危物種，並確保生物多樣性的長期健康，就必須精準掌握環境與棲息其中的生物資訊。而現在，這些資料能以前所未有的速度取得。
研究人員每天都能從 SPARROW 取得數據，這正在改變整個資訊管道。
研究人員不再需要花費無數時間分析與整理資料，這項工作已交由 AI 處理，讓他們能有更多時間專注於了解自然界的現況，無論好壞。透過尖端科技與深度社區參與，保護瀕危物種（如斑紋蜘蛛猴、葉蛙及藍嘴冠雉）的努力正被大幅強化。
哥倫比亞生物多樣性基金會也透過教育、就業及永續發展計畫，賦能當地社區，確保保育工作不僅保護物種，也維護該地區的文化與生態紋理。
雨林中的眼睛和耳朵
在馬格達萊納河東南方，亞馬遜雨林的雲霧樹冠層延展開來，這是另一個瀕危的南美生態系統。這裡，Project Guacamaya 團隊的研究人員同樣使用攝影陷阱與生物聲學技術監測豐富的生物多樣性，但也面臨與哥倫比亞生物多樣性基金會團隊相同的挑戰。
根據「安地斯亞馬遜監測計畫」的資料，從 2022 年到 2023 年，亞馬遜因森林砍伐損失了約 300 萬公頃，相當於每天平均 10,000 英畝。如今，衛星影像、攝影陷阱與生物聲學技術正監測這個複雜生態系統中的數百萬物種，以協助逆轉並防止破壞。
全球超過 18,000 名野生動物研究人員與組織（包括 Project Guacamaya）依賴強大的 AI 模型來分析龐大的資料量。Guacamaya 是 Microsoft AI for Good Lab 的專案，與 Humboldt 研究所及 SINCHI 研究所等組織合作，致力於保護亞馬遜雨林。亞馬遜有 10% 位於哥倫比亞，而 AI 的進步正幫助對抗森林砍伐、改善氣候，並維護這片生機盎然的生態環境免受破壞。
