根据斯坦福大学(Stanford university)领导的一项新研究，就像能够看穿障碍的超级英雄一样，环境监管机构可能很快就会使用“万能眼睛”的力量，随时随地识别违规者。这篇论文发表在4月19日的《美国国家科学院院刊》(PNAS)上，它展示了人工智能与卫星图像的结合如何提供一种低成本、可扩展的方法来定位和监控难以监管的行业。
“砖窑遍布孟加拉国各地，为不断增长的经济提供建筑材料，杏耀的信誉这让监管机构很难跟上新建成的砖窑，”共同主要作者尼娜·布鲁克斯(Nina Brooks)说，他是明尼苏达大学社会研究和数据创新研究所的博士后助理，在斯坦福大学读博士时做了这项研究。
虽然之前的研究显示了使用机器学习和卫星观测来进行环境监管的潜力，但大多数研究都集中在拥有可靠的工业地点和活动数据的富裕国家。为了探索这种方法在发展中国家的可行性，斯坦福大学领导的这项研究把重点放在了孟加拉国。在孟加拉国，政府监管机构很难找到高污染的非正式砖窑，更不用说执行相关规定了。
一个越来越大的威胁
砖块是整个南亚地区发展的关键，特别是在缺乏其他建筑材料的地区，生产砖块的窑炉雇佣了数百万人。然而，它们的煤炭燃烧效率极低，带来了重大的健康和环境风险。在孟加拉国，砖窑每年的二氧化碳排放量占该国总排放量的17%，而在该国人口最多的城市达卡，被认为对人类肺部特别危险的微小颗粒物的排放量高达一半。这是该国整体空气污染的一个重要原因，据估计，空气污染使孟加拉国人的平均预期寿命减少了近两年。
“空气污染每年导致700万人死亡，”该研究的资深作者、斯坦福大学医学院传染病教授斯蒂芬·卢比(Stephen Luby)说。“我们需要确定这种污染的来源，并减少排放。”
孟加拉国政府监管机构正试图在全国范围内手工绘制和核实砖窑的位置，但这一努力耗费了令人难以置信的时间和劳动力。由于窑炉的迅速扩散，它的效率也非常低。研究人员说，这项工作也可能存在不准确和偏见，杏耀yl就像低收入国家的政府数据经常出现的情况一样。
天空之眼
自2016年以来，布鲁克斯、卢比和斯坦福大学的其他研究人员一直在孟加拉国工作，以确定砖窑的位置，量化砖窑对健康的不利影响，并提供透明的公共信息，为政治变革提供信息。他们开发了一种方法，利用红外从遥感数据中识别出燃煤的窑炉。尽管前景看好，但这种方法存在严重缺陷，比如无法区分窑炉和吸热的农业用地。
与斯坦福大学的计算机科学家和工程师，以及孟加拉国国际腹泻疾病研究中心(icddr,b)的科学家合作，该团队将重点转向了机器学习。
基于过去深度学习在环境监测中的应用，以及利用深度学习识别砖窑的具体努力，他们开发了一种高度精确的算法，不仅可以识别图像中是否包含砖窑，还可以学习在图像中定位砖窑。该方法重建了分散在多个图像中的窑——这是卫星图像的固有问题——并能够识别单个图像中包含多个窑。他们还能根据形状分类区分两种窑炉技术——其中一种是禁止使用的。
发人深省的发现
该方法显示，孟加拉国超过四分之三的窑炉是在一所学校1公里(六分之一英里)范围内非法建造的，近10%的窑炉非法靠近卫生设施。报告还显示，政府系统地少报了有关规定的窑炉，并根据形状分类结果，多报了使用更新、更清洁技术的窑炉的百分比，而不是使用旧的、被禁止的方法。研究人员还发现，与禁酒区相邻的地区注册烧窑数量较高，
杏耀手机挂机软件介绍 ，这表明烧窑是在合法但跨越地区边界的地区正式注册的。
研究人员正在努力改进这种方法的局限性，通过开发使用低分辨率图像的方法，以及将他们的工作扩展到其他砖块构造类似的地区。如果做对了会有很大的不同。仅在孟加拉国，几乎所有人都居住在距离砖窑10公里(6.2英里)的范围内，超过1800万人——是纽约市人口的两倍多——居住在距离砖窑1公里的范围内。6英里)，根据研究人员的估计。
斯坦福大学可持续发展与人工智能实验室(Stanford's Sustainability and Artificial Intelligence Lab)研究人员、该研究的共同第一作者李智贤(Jihyeon Lee)表示:“我们希望，我们的一般方法能够在未来实现更有效的监管和政策，以实现更好的健康和环境结果。”
