数据为善

分析帮助人类

SAS 很荣幸能参与 Data for Good（数据为善）运动，鼓励人们以有意义的方式使用数据，解决贫困、健康、人权、教育和环境等人道主义问题。从预防重大疾病、到保护濒危物种、再到自然灾害重建，全球各地的组织都在利用数据来改善我们的生存环境。将数据应用于社会公益事业为我们解决全球问题带来了创新方法，我们在这里搜集了其中的一些经典案例。

通过您的观察，为保护亚马逊雨林贡献力量

IIASA

国际应用系统分析研究所 (IIASA) 专门研究影响我们可持续发展的全球变化问题。通过该研究所的密切合作，我们融合了 AI 专业知识和 IIASA 科学的系统分析，以全新的视角看待亚马逊雨林中砍伐对地球的影响。亚马逊拥有 2000 多个动植物物种，由于人类的入侵，亚马逊正处于危险之中。每月有超过 800 平方公里的土地被毁，森林被大肆砍伐，大片林地被用于农作物耕种和基础设施建设 —— 导致水体受损、土壤流失、生物多样性锐减和气候变化。

我们希望您能帮助我们发现技术无法发现的盲点。我们的 AI 模型正在分析成千上万显示雨林破坏程度的卫星图像，但是仅仅依靠人工智能还不够，我们需要您的帮助来发现我们的 AI 模型尚且无法检测到的森林砍伐迹象。您的参与 —— 无论是观察仅仅 1 个图像还是 100 个图像 —— 都将能够帮助我们调整 AI 模型，以更准确地检测亚马逊雨林的变化，提醒亚马逊雨林的保护组织和政府机构及时做出响应。

了解如何参与

切实保护濒危物种

WildTrack

WildTrack 通过分析动物足迹的数字图像来确定和监测濒危物种。目前 WildTrack 的研究人员正在借助 SAS 技术，探索如何利用来自世界各地的 AI 和众包足迹数据解答全球环境保护面临的种种问题。这些动物要迁徙到哪里？还剩多少？AI 可以通过渐进式学习算法不断增强适应能力，为我们提供更全面的信息。

到目前为止，WildTrack 监测的濒危物种包括黑犀牛、白犀牛、孟加拉虎、东北虎、低地和贝尔德的貘以及北极熊。可以通过深度学习训练计算机执行人类的任务，例如类似于当地动物追踪者的足迹图像和活动规律识别。不同的是计算机能够以更大的规模和更快的速度来执行这些任务。分析是一切的基础，可以提供 WildTrack 从未发现过的物种种群信息。

借助分析更快地开展灾难救援

IOM

作为尼泊尔大地震后的第一反应者，国际移民组织 (IOM) 需要为数以千计流离失所的家庭提供住所。超过 45,000 个家庭占据了 200 多个帐篷营地，而随着暴雨季的临近，这些家庭迫切需要寻找安全的避难所。为此，IOM 需要快速找到大量的金属板，为难民重建家园。

SAS 成功帮助 IOM 快速获取了联合国每年收集的全球贸易数据，在几分钟内对来自 200 多个国家数十年的贸易数据进行了分析，使得 IOM 了解了该地区最大的金属制品生产商和出口商，很快下单采购了材料。数据收集和分析在让灾难中的人们获得安全感和希望方面发挥了关键作用。SAS 非常愿意帮助救济机构了解数据分析的巨大作用。