对于全世界热爱动物、投身动物保护的人们来说，今天是一个特殊的日子——“世界动物日”。每年10月4日前后，大家齐聚一堂，通过各种形式的活动，呼吁所有人团结起来，共同维护动物的福利和权益。我们之所以呼吁人类保护动物，是因为它们在生态平衡和人类生存环境的可持续发展中发挥着不可或缺的作用，但更重要的原因可能是动物和我们一样具有感知能力，比如能感受快乐和痛苦。随着人类行为越来越多地影响动物，我们都有责任基于同情心和道德感努力改善它们的状况。自1925年世界动物日首次设立以来，关爱和尊重动物的理念得到越来越多的认同，越来越多的人开始努力为动物（以及人类自己）创造一个更美好的世界。未来。近年来，数字技术在保护动物和改善动物福利方面“崭露头角”。例如，从监测人口活动到改善健康，谷歌的开源机器学习平台TensorFlow已经成为人们解决问题的“好帮手”。海牛种群监测《保护海牛栖息地》由于密集航运、水产捕捞、海洋开发等人类活动，多达23%的海洋哺乳动物面临灭绝威胁，海牛就是其中之一。红圈是航拍图中观察到的海牛保护海牛的第一步是跟踪它们的活动，了解它们的数量、大小和位置。然而，长期以来，研究人员一直在以一种非常简单和原始的方式监测海牛种群——从一架小型飞机上观察海面。毫无疑问，这是一种危险、耗时且成本高昂的工作方式。借助无人机和机器学习技术，在澳大利亚默多克大学工作的Amanda?Hodgson博士改变了这项工作的现状：首先让无人机代替研究人员进行野外观察、拍摄高清航拍照片，以及然后，通过TensorFlow开发了一个检测器，它可以自动扫描大量收集的航拍图像来寻找海牛。显然，这种检测器可以为枯燥、困难的鉴定工作节省大量时间，提高研究效率。利用种群数据，人们可以更好地评估人类活动对海牛的影响，并采取行动保护新发现的海牛栖息地。识别濒危鸟类人类在世界各地建立了各种野生动物保护区。为了提高动物保护工作的质量，让这些保护区更好地发挥作用，就需要对保护区内的动物“居民”的“日常生活”有一个清晰准确的了解。但也有大量野生动物因体型小、行踪“隐秘”、稀少等原因难以被发现。新西兰鸟类保护区“Zealenia”中的三只小鸟Hihi、Tīeke和Kākāriki就是这样的生物。为了更好地掌握它们在保护区内的位置和活动轨迹，除了肉眼观察外，还需要其他方法。为此，新西兰惠灵顿维多利亚大学的博士生维克多·安东花了三年时间，在保护区内的50个地点录制了数万条鸟鸣录音。如何从如此大规模的音频数据中找到真正有价值的信息？VictorAnton和他的团队训练了一个基于TensorFlow的机器学习系统，该系统可以将音频分割成几分钟长的片段，将每个片段转换成频谱图，然后每次用深度卷积神经网络进行处理。跨度小于一秒的频谱瓦片，然后使用循环神经网络重新组合这些瓦片，以确定三只鸟的叫声中出现在这段录音片段中的是哪一只，如下图所示：通过分析识别结果，科学家们可以更全面地掌握这些鸟类在保护区内的生活状况。改善奶牛健康?提供健康建议?保护动物，而不仅仅是野生动物。即使是为食用、家畜或研究而饲养的动物也不应受到不分青红皂白或残忍对待。著名的《动物福利普世宣言》（《世界动物福利宣言》）指出其原则适用于“野生动物”、“人类动物”、“为食物、产品或劳动而饲养的动物”、“伴侣动物”等六类动物是“用于体育和娱乐的动物”和“用于科学研究的活体动物”。为了改善农场奶牛的健康状况，在荷兰工作的Saad‖Ansari和Yasir‖Khokhar开发了一款名为“Ida”的应用程序，该应用程序可以使用佩戴设备返回的信息（包括体温和日常活动等）如吃、喝、走、睡等），评估其健康状况，及时发现跛行、消化系统疾病等问题，及时提醒养殖户并提出建议，保持奶牛健康。谷歌帮助动物的工作不仅仅是为他人提供技术工具。从与动物保护组织合作创建WildlifeInsights，一个由云计算和人工智能驱动的野生动物保护平台，可以自动识别图像中出现的物种，帮助研究人员可视化数据，到与美国和加拿大的海洋部门合作使用深度神经网络识别虎鲸和座头鲸的声音，并追踪它们在聚集水域的活动。可以说，谷歌已经成为全球动物保护大家庭的重要成员。从身边的小事做起，我们每个人也可以为动物保护做出自己的贡献。
