【化工機械設備網 熱點關注】近年來，問題越來越嚴重，一些企業(yè)開始用人工智能技術去分析并清理巨量的海洋垃圾。
人類產生的廢棄物有意無意地漂進大海，而這些廢棄物中，許多類型的塑料無法分解，嚴重威脅著魚類、海鳥、海洋爬行動物、海洋哺乳動物，以及船只和沿海居住區(qū)。
地球這顆藍色星球，正在被白色垃圾吞噬。
我們常說海納百川，但實際上，這片地球上能包容萬物的領域——海洋，正在遭遇它不能承受之痛。巨量的海洋垃圾，尤其是塑料垃圾，讓藍色海洋變得滿目瘡痍。
我們不知道這些垃圾會存在多久，又會傷害海洋多久
《太陽報》在 7 月 5 日報道了英國?？巳卮髮W的一項新研究，研究人員對海洋污染進行了調查，發(fā)現在社交媒體和報道中，有 1116 只鯊魚和鰩魚被海中塑料垃圾纏住，而實際的數字可能更高。
海洋中的塑料，已經成為海洋中的殺手。大量的海洋生物會被塑料纏住，導致疼痛、饑餓、窒息，甚至死亡。
據聯合國公布的數據顯示，每年有 1300 萬噸塑料流入海洋，有 100 萬只海鳥和 10 萬只海洋哺乳動物因塑料污染而喪生。流入海洋中的塑料，除了一部分會被帶上岸邊，更多的會繼續(xù)留在海洋中，被分解成微型碎片，然后被浮游生物所攝入，并終進入食物鏈，影響到人的健康。
我們產生的塑料垃圾數量每年在以巨大的速度增長
但更可怕的是，大片被污染的海洋背后，并沒有人清楚，不可降解的塑料會對海洋造成多大的影響，這些影響又會持續(xù)多久。
塑料垃圾對海洋致命性的災難，也引起了越來越多的重視，聯合國宣布設立每年的 6 月 8 日為世界海洋日，呼吁人們重視海洋問題。
2020年7月15日，塑料可回收性系列標準、海洋塑料標準啟動會在成都圓滿落幕。(點擊閱讀)
英國《科學報告》雜志，4月23日發(fā)表一項環(huán)境研究，英國人工智能小組報道了一種檢測海洋環(huán)境中大型塑料(大于5毫米)漂浮垃圾帶的新方法。研究人員利用來自歐洲*哨兵2號衛(wèi)星的數據來訓練機器學習算法，以區(qū)分塑料和其他材料，平均準確率為86%，在當地高可達100%。
人類活動與垃圾排放，讓大量塑料涌入海洋，如何將塑料從其他漂浮物中準確高效鑒別出來成為難題。鑒于漂浮物吸收和反射的可見光與紅外光波長各有所異，英國普利茅斯海洋實驗室研究人員勞倫·比爾曼及其同事利用這種光譜特征，在“哨兵2”號數據中識別出了漂浮物帶。研究團隊隨后訓練了一種機器學習算法，能根據不同塑料和天然材料的特定光譜特征，為組成這些漂浮帶的個體材料進行分類。
機器學習算法利用到的這些特征，是來自于2019年4月24日沖到南非德班港的塑料垃圾的衛(wèi)星數據，以及研究團隊2018年和2019年在米蒂利尼海岸(希臘)部署的漂浮塑料的衛(wèi)星數據。他們還利用了之前獲得的、可能會與海洋塑料同時發(fā)現的海藻、木質物、泡沫和火山巖等天然材料的衛(wèi)星數據。
令人震驚的大太平洋垃圾填埋場(GPGP)，是世界海洋中五個海上塑料聚集區(qū)中大的一個。它位于夏威夷和加利福尼亞之間。
據估計，每年有115 萬~241 萬噸塑料從河流進入 GPGP。它不是人類想像中的垃圾島，而是一整片在海洋中漂流的塑膠碎片及微粒，面積達 160 萬平方公里，與中國面積大的省份新疆相當。專業(yè)人士估計，如果單純人力去捕撈，大概需要7 萬 9 千年。
GPGP 的白色垃圾令人觸目驚心
研究團隊利用四個不同地區(qū)沿岸海域的“哨兵2”號數據測試了這種方法：阿克拉(加納)、圣胡安島(加拿大)、峴港(越南)和蘇格蘭東部(英國)。該方法能以86%的平均準確率成功將四個地方的塑料從其他漂浮材料或海水中區(qū)分出來，在圣胡安島的準確率更是達到了100%。
該研究結果表明，這種方法在四個不同的海岸帶都取得了成功。研究人員希望這種方法可以與無人機或高分辨率衛(wèi)星聯用，提高對海洋塑料垃圾的監(jiān)測。
今天，人類已經意識到海洋塑料污染的深度和程度遠遠超出了預期，但是需要改進技術來跟蹤它們的具體分布?，F在，研究人員利用人工智能和衛(wèi)星數據的雙重“追蹤”，從空間和生態(tài)方面評估問題的嚴重性，比以前更加準確和全面，從而幫助我們采取更大規(guī)模的清理和緩解措施。
沒有人愿意生活在垃圾堆里，海洋生物亦是如此。愿技術能夠幫助它們，也幫助我們。 因為海洋的存在，地球被稱為藍色星球；但海洋塑料垃圾的泛濫，正在讓地球變成一個塑料星球。
廢塑料新觀察認為，時至今日，人類已經意識到海洋塑料污染的迫切性，其廣度和深度遠超預期。想要塑料消失很容易，讓它們流入大海，很快就可以淡出人們的視野。
但是，它們中的絕大多數會一直存在，幽靈般的存在，以各種方式與我們捆綁在一起。
所以，海洋塑料污染治理迫在眉睫，愿海洋永遠是藍色天堂！
原標題：海洋在哭泣！人工智能，用大數據量化海洋塑料垃圾！
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