Machine learning

世界上的珊瑚礁就像水下城市，熙熙攘攘地生活着各种鱼类和海洋动物。珊瑚礁仅占海洋面积的不到 1%，但它们支持 估计占所有海洋物种的 25%, ，包括许多重要的鱼类。这些复杂的生态系统提供的服务的经济价值估计为 仅在美国每年就超过 34 亿美元 如今，海洋温度上升威胁着许多珊瑚礁的生存。当海水长时间变得太热时，珊瑚会排出 色彩缤纷的共生藻类，称为虫黄藻, ，生活在它们的组织中——这个过程称为珊瑚白化。这些藻类为珊瑚提供食物，因此白化的珊瑚很容易饥饿和疾病，如果水冷却得不够快，珊瑚可能会死亡。 随着全球海洋热 创纪录水平, ，科学家已经证实， 全球珊瑚白化事件正在进行中. 。自2023年初以来， 珊瑚已经死亡 分布于印度洋、太平洋和大西洋，赤道以北和以南。 当前大加勒比地区的白化事件比1998年全球第一次白化事件以来记录的任何一次白化事件都持续时间更长、更严重。我学习 大尺度气候和海洋动力学 我正在分析珊瑚礁之间的生物联系（有时延伸很远）如何帮助珊瑚礁从热应激中恢复。 目前的大规模珊瑚白化事件是自 1998 年以来第四次发生此类事件。 珊瑚礁关系 鉴于海洋温度变暖的速度如此之快，科学家们正在...

我和我的同事绘制了东北太平洋“黑暗”渔船活动的地图，这些渔船关闭了定位设备或由于技术原因失去了信号。在 我们的新研究, ，我们发现高度机动的海洋掠食者，如海狮、鲨鱼和棱皮海龟，显着 受到的威胁比之前想象的更大 因为大量黑色渔船在这些物种生活的地方作业。 虽然我们无法直接观察这些黑暗船只的活动， 新的技术进步, 包括卫星数据和机器学习，可以估计他们在不广播其位置时的去向。 通过检查渔船定位设备和 14 种大型海洋物种（包括海鸟、鲨鱼、海龟、海狮和金枪鱼）栖息地的五年数据，我们发现，当我们考虑到这些动物的风险时，我们对这些动物的风险估计增加了近 25%。黑暗血管的存在。对于某些个体捕食者，例如长鳍金枪鱼和蓝鳍金枪鱼，这种调整使风险增加了 36% 以上。主要热点位于白令海和北美太平洋沿岸。 兼捕或意外捕获是一些濒危海洋物种的主要威胁。 我们如何开展工作 渔船用途 自动识别系统, 或 AIS，以避免相互碰撞。它们的 AIS 信号通过卫星反射到达附近的船只。 该数据是一个有价值的工具 绘制海上风险图 和 了解渔船的足迹. 。AIS 数据捕获估计 50% 至 80% 距海岸 100 海里以上的捕鱼作业。 但在...

野火烟雾来自 加拿大极端火灾季节 让很多人开始思考空气质量，并想知道未来几天会发生什么。 所有空气都含有气态化合物和小颗粒。但随着空气质量变得更糟，这些气体和颗粒物会 引发哮喘 和 加剧心脏和呼吸系统问题 当它们进入鼻子、喉咙和肺部，甚至在血液中循环时。2023 年 6 月上旬，当野火烟雾将纽约市的天空变成橙色时， 急诊室就诊 哮喘增加一倍。 在 大多数城市, ，很容易找到每日 空气质量指数得分 它会告诉您空气何时被认为不健康甚至危险。然而，预测未来几天的空气质量并不是那么简单。 我从事空气质量预测工作 土木与环境工程教授. 。人工智能改进了这些预测，但研究表明，与传统技术结合使用时，它的用处要大得多。原因如下： 科学家如何预测空气质量 为了预测不久的将来（提前几天或更长时间）的空气质量，科学家通常依赖于两个因素 主要方法:一个 化学品运输模型 或机器学习模型。这两个模型以完全不同的方式产生结果。 化学传输模型使用大量已知的化学和物理公式来计算空气污染物的存在和产生。他们使用当地机构报告的排放清单中的数据，其中列出了已知来源的污染物，例如野火、交通 或工厂, ，以及提供大气信息的气象数据，例如风、降水、温度和太...

使用 ChatGPT 等聊天机器人 引起轰动, ，机器学习在我们的生活中发挥着越来越重要的作用。对于我们许多人来说，这是一个好坏参半的情况。当我们的 Spotify For You 播放列表为我们找到了新的果酱时，我们会很高兴，但当我们滚动浏览 Instagram feed 上的大量有针对性的广告时，我们会感到叹息。 机器学习...

最近几周，加州发生的极端洪水和泥石流让许多司机感到意外。污水坑吞没了汽车，高速公路变成了湍急的河流，整个社区都被疏散了。至少 20人死亡 在暴风雨中， 其中几个 被困在湍急的水中的汽车中后。 当我在手机天气应用程序上查看 2023 年 1 月上旬暴风雨期间的天气预报时，我想知&...