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太阳能电站为何变成鸟类杀手?

太阳能电站成鸟类杀手?

太阳能作为一种完全可再生的绿色资源,对地球来说有百利而无一害。然而,近年来科学家发现,太阳能电站可能对鸟类有致命影响。

太阳能电站成鸟类杀手?

据《连线》报道,美国掀起太阳能光伏电站热潮之后,美国公用事业公司发现,多年来,太阳能电站周围总能发现大量的鸟类尸体。没有人知道为什么会发生这种事,但这显然是一个比较严重的问题了。

因此,2013 年,一群公用事业人员、学者和环境组织聚集在一起,组成了“鸟类 – 太阳能研究小组”(Avian Solar Working group),一起制定策略,试图减少美国各地太阳能电站中的鸟类死亡案例数量。

杜克能源公司是北卡罗来纳州的一家电力公司,也是研究小组的成员。杜克能源公司的首席环境科学家米斯蒂 · 斯波勒(Misti Sporer)说,“关于太阳能电站对鸟类影响的研究非常少,没有人知道,太阳能电站周围鸟类死亡的原因。”事实证明,仅仅是获取太阳能电站周围鸟类死亡的数据就具有挑战性。

2016 年的一项研究估计,美国数百个太阳能电站每年可能杀死近 14 万只鸟。虽然这还不到被火力发电厂(通过碰撞、触电和中毒)杀死的鸟类数量的十分之一,但研究人员预计,未来随着计划中的太阳能电站投入使用,这一数字将增加近三倍。

人们仍然不清楚太阳能电站和鸟类死亡之间的联系。一种主要的理论认为,鸟类将太阳能电池板发出的强光误认为是湖面,俯冲而下,然后造成了死亡。然而,斯波勒认为,这种假设是从人类的角度出发的,鸟类看东西的方式和人类一样吗?我们需要收集更多的数据来形成一个完整的答案。

太阳能电站为何变成鸟类杀手?

图 | 鸟类飞行捕获视频。(来源:阿贡国家实验室)

AI 观鸟

今年早些时候,美国能源部同伊利诺斯州阿贡国家实验室的研究团队签署了一份 130 万美元的合同,希望开发一个人工智能平台(AI Bird Watcher),用于研究美国各地大型太阳能电站中的鸟类行为。研究人员希望,系统收集到的数据能帮助鸟类学家解开谜团。生物物理科学家滨田文子(Yuki Hamada)是该项目的负责人,她说,“重要的是要减少太阳能对环境的各种形式的影响,这些鸟类问题令人担忧,也是可再生能源行业希望了解并解决的问题。”

美国只有几个地区有规定,要求太阳能电站运营商报告其电站的鸟类死亡情况,而大多数美国的大型太阳能电站都不需要关注这些事情。并且,即使那些需要提交报告的公司,在收集高质量数据的能力上也有诸多限制,可能只能每月派调查员去太阳能电站清点一次鸟类尸体。虽然这有助于太阳能电站了解有多少鸟类死亡,但并不能提供它们因何而死的线索。他们需要实时观测数据。

软件技术挑战

计算死鸟数量是高重复性、令人讨厌的任务,这正是人工智能擅长的事情。但实际上,在太阳能电站中部署该系统充满了技术挑战。可以说,最困难的任务是,如何教会机器学习算法在复杂环境中有效地识别鸟类。鸟类的大小、形状和颜色各不相同,这就意味着算法必须对 “鸟” 这个抽象概念有充分的理解,才能识别出它们是在空中飞行,还是在太阳能电池板上栖息。

亚当 · 希曼斯基(Adam Szymanski)是阿贡实验室的一名软件工程师,他正在领导该实验室人工智能鸟类观察者的开发。他说,现在所用的机器视觉软件是从他的另一个自动探测空中小型无人机的项目中发展出来的。无人机没有像鸟一样的翅膀,也没有腿,所以教会算法识别无人机相对简单。但是,若要将算法用于检测鸟类,则需要阿贡实验室团队在数千张图像中仔细地对鸟类进行标记,以便将它们用作算法的训练数据。

希曼斯基说:“我们正在研究的机器学习研究有点独特,我们不只是想对一张图像中的物体进行分类。它必须随着时间的推移对快速移动的物体进行分类。鸟在飞行时,在一些帧中你会看到一个点,在其他帧中你会看到它的翅膀,我们需要跟踪在摄像机视野中快速飞过的鸟类。”

太阳能电站为何变成鸟类杀手?

图 | 系统观测到的鸟(红框),红线为鸟类降落前的飞行路径。(来源:阿贡国家实验室)

硬件技术挑战

该系统的硬件也面临一些挑战。太阳能电站往往位于偏远地区,这里通常也没有机器学习所需要的基础设施。附近没有数据中心,网络带宽有限,甚至电力都很难获得。希曼斯基说,“你会认为太阳能电站应该有电,因为它们生产电。但是这些硬件没有与电池板连接的电源插座。”这意味着,运行鸟类观测算法的硬件必须是资源节约型的,因为它将使用电池或自带的小型太阳能电池板,同时还必须处理大量的实时数据。

为了实现这一目标,阿贡国家实验室团队正在使用由 Boulder AI 公司开发的监控行人和车辆交通的商用硬件。Boulder AI 公司的小型摄像系统是为边缘计算而设计的,研究人员将其安装在了太阳能电池板上。

今天,滨田文子和她的团队正在从安装在伊利诺斯州附近的两个太阳能电站的摄像机中收集训练数据。科学家们计划将逐步扩大该项目,覆盖美国各地的几十个商业和政府太阳能电站,但新冠病毒疫情拖延了这一进度。起初,阿贡国家实验室的人工智能系统只是试图正确识别进入其视野的鸟类,但希曼斯基表示,最终它将足够复杂,能够区分少数几种鸟类的行为,比如栖息在太阳能电池板上或撞向太阳能电池板。

这些数据将对研究人员至关重要,他们最终的任务是寻找防止太阳能电站鸟类死亡的解决方案。这还将帮助他们了解当地环境,如天气或一天中不同时间,是如何影响鸟类行为的,或者可以确定其他可能导致鸟类死亡的原因。斯波勒说:“在没有人类在场的情况下,能够看到鸟类与场地的互动是非常有益的。这项技术让我们得以窥探到一个我们通常看不到的世界,同时让我们以对野生动物影响最小的方式进行相关研究。”

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