WhaleGuard：基于神经网络的北大西洋露脊鲸运动预测平台

WhaleGuard是由RBC Borealis Let's SOLVE It本科生指导计划支持开发的智能平台，旨在通过深度学习技术预测北大西洋露脊鲸未来72小时的运动轨迹，以主动保护这一现存不足350头的濒危物种。项目核心是解决传统被动监测反应滞后的问题，为海事管理、渔业等提供决策支持，推动AI技术在海洋保护中的应用。

北大西洋露脊鲸现存个体不足350头，是最濒危的大型鲸鱼物种之一，面临船只碰撞、渔具缠绕、海洋噪音污染及气候变化导致猎物分布变化等多重威胁。传统保护措施依赖被动监测，发现鲸鱼时可能已处于危险中，缺乏提前预警能力，难以有效预防风险。

WhaleGuard项目由学生团队Neural Network Navigators开发，聚焦于提供72小时的鲸鱼运动预测——这一时间窗口既足够提前发布航行警告、调整渔业计划，又能保证预测的实用价值。项目需要整合海洋生物学、物理海洋学与深度学习知识，将复杂生态数据转化为可操作的保护洞察。

预测鲸鱼运动需整合三类数据：1.历史观测数据（目视调查、被动声学监测、卫星标签追踪）作为模型训练基础；2.环境数据（海水温度、盐度、叶绿素浓度、洋流速度），因露脊鲸追随猎物分布移动；3.人为活动数据（航运航线、渔业区域、海洋建设），用于评估潜在风险。

鲸鱼运动预测属于时空序列问题，模型需学习历史模式并结合当前环境推断未来分布。可能采用的方法包括：RNN/LSTM/GRU捕捉时间依赖、CNN处理空间环境数据、时空图神经网络建模个体交互；引入注意力机制可识别关键环境因素，提升模型可解释性。

WhaleGuard的输出面向海事管理人员、渔业经营者等利益相关方，以热力图展示鲸鱼出现概率分布（叠加航运/渔区边界），并提供风险评估矩阵，建议临时限速区、渔具调整或替代航线。系统采用人机协作模式，算法提供概率估计，人类决策者综合多因素做最终决策。

作为本科生项目，WhaleGuard让学生体验完整机器学习项目周期，培养技术服务社会公益的使命感。项目开源代码和文档，促进知识共享。未来可扩展至其他海洋物种保护，代表AI for Good方向，助力解决生物多样性丧失等紧迫挑战。