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布拉德福德之友的貝克斯社群小組收集的照片，已被用於訓練一個新的人工智慧模型，以發現河流健康的視覺標記，這被認為是世界首創，希望該工具能夠在英國各地推出。
在自然英格蘭水研究中心（WRc）的資助下，與 Rain++ 和國立臺灣大學（NTU）的學生合作，定義了河流健康的視覺標誌，包括野生動物的存在、排放到河裡的瀑布、垃圾、魚類通道的障礙、運河修改和變色。包含這些標記的照片子集用於測試和訓練人工智慧模型，以辨識河流健康跡象。
WRc 技術負責人 Amy Jones 博士說：「我們拍攝了布拉德福德之友，貝克斯社群小組成員提交的 15,700 張照片，並用它們來訓練和測試人工智慧模型。使用影像辨識模型來應對環境挑戰，是一種開始獲得趨勢的方法，但據我們所知，使用它從公民照片中辨識河流汙染，是世界首要的。」
Amy 表示，河流健康監測通常由環境局和水行業專業人士，使用化學和實體裝置進行。這種裝置既昂貴又複雜，設定和維護。攝影機監測可以提供一種更便宜、更易於訪問的監測河流健康的方式，補充了傳統方法。
Amy說：「人工智慧模型可用於檢視公民照片，告訴我們關於布拉德福德貝克斯健康狀況的內容。然後，結果地圖可用於識別熱點、出水地點或靠近汙水垃圾的區域，然後這可能是自來水公司或地方當局，進一步調查的優先事項。去年的 Big River Watch 鼓勵英國近 6000 人拍，攝當地水體的照片，說明了這種模式的廣泛潛力。當與傳統監測一起應用時，該模型具有非常強大的潛力。」
訓練人工智慧模型所需的照片數量，使分析具有挑戰性。Amy 說，來自 Natural England 的六個月資金，使專案團隊能夠建構初始模型，隨著 2024 年的更新資金，更多的手動標記照片可以納入資料集，從而提高模型的準確性。除了 NTU 和 Rain++，WRc 還在研究如何將其應用於影像片段，並將攝影機安裝在 Bradford's Becks 上，以測試該模型持續監測汙染事件的能力。
雖然它仍在開發中，但該模型及其文件已經在 GitHub 上免費提供，GitHub 是一個用於儲存和共享程式碼的線上開發人員平台。
自然英格蘭高階顧問 Rachel Palfrey 博士說：「清潔水對生活非常重要。這個創新專案利用技術，幫助我們保護、恢復和改善布拉德福德區的水質，構成了我們在布拉德福德和南佩寧山脈，更廣泛的自然恢復專案的一部分。它還有可能徹底改變我們監測河流 品質的方式，使其更容易看到正在發生的事情、何時何地發生，這樣我們就可以採取相應的行動。」
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