Google 地图你我都熟悉，地图异常清晰的影像常常令人看得津津有味，但相同情况换成黑夜就不再存在。
“迷失在黑夜”（Lost at Night）计划
科学家现在计划运用国际太空站（International Space Station，ISS）拍摄的地表夜景影像，拼凑出黑夜版的世界地图。
其实类似计划并不是第一次出现。最著名的是“黑理石地图”（Black Marble Map）计划，运用近红外线卫星的影像，拼凑出世界的“夜景”。但卫星影像的分辨率较差，放大后并无法看清每个城市的灯火样貌，且图片也是由灰阶转化而成的假色地图。
“迷失在黑夜”计划用的相片来自“太空人地球影像”（Astronaut Photograph of Earth）数据库。这些相片都是由国际太空站内的“穹顶舱”（The Capula）所摄，有的是装在内部的相机自动拍摄，有的则是太空人利用业余时间徒手拍摄。
▲ 左为位于国际太空站内的穹顶舱，与装设于内部的相机；右为是在穹顶舱内拍摄的太空人。（Source：Cities at Night）
“太空人地球影像”数据库约有 50 万张相片，分辨率能达到黑理石地图的 150 倍，最佳画素达 5 米。
▲ “太空人地球影像”数据库拍摄的夜晚巴黎。（Source：Cities at Night）
但是数据库的相片资讯，只有拍摄时间，以及太空站当时大致的位置，相片的精确位置及拍摄角度都没有记录。
人工比对 vs. 人工智能？
“迷失在黑夜”最大的挑战，就是找出每张照片的“座标”。
比对影像位置的工作，也许可依靠人工智能与影像分析的力量，自动将相片“加上座标”，但如果完全没有人力协助，影像分析的困难度与复杂度将难以想像。
撇开速度不谈，人眼分析复杂影像的能力并不比电脑逊色。“迷失在黑夜”计划团队希望借由人工比对，精确获得人工智能需要的“训练样本集”（training set）。有了这个样本集，自动化影像分析才更容易进行。
“游戏型”应用程序
计划设计了一连串界面，吸引受试者协助计划进行。
“迷失在黑夜”是“夜晚城市”（Cities at Night）计划的进阶版，2017 年启用。新版“游戏”，受试者必须将一张张数据库没有地点资讯的相片，与已有地点资讯的影像配对。
▲ “迷失在黑夜”计划的使用界面。左为数据库内尚未比对的相片，右为已有位置资讯的相片。试用者必须选出两两对应的相片，以协助将来数据库相片“定位”。（Source：ESA）
为了减少错误率，以及一些“来乱的”玩家，相同配对必须有 5 名以上玩家完成，才会记录。
从 2014 年到 2018 年，此计划收到至少 1 万 7,000 名“玩家”的配对资料。截至 2019 年 9 月，已有 3 万笔以上影像成功配对。
英国 Exeter 大学的 Alejandro Sánchez de Miguel，是“迷失在黑夜”计划主持人。他指出，至少要有 9 万笔以上影像成功配对，他们才能用人工智能运算取代人工比对。
“迷失在黑夜”的科学潜力
除了建构世界“夜景”地图，“迷失在黑夜”计划还有更科学性的研究。此计划的全彩影像，更可研究不同光源的颜色与影响。
科学家可借由夜景地图的灯光多寡，找出光害严重的地区，进而影响当局进行光害减量的政策。例如，透过改变路灯的多寡与灯泡的种类，来减低光害的影响。
当然，这个计划的结果，一方面协助天文学家找出光害最少的地点，提供业余与专业天文学家观测时的参考。
“太空人地球影像”的科学
光害不只会影响天文观测，更对整个生态系有着广泛的影响：植物开花、候鸟迁徙、人类睡眠，全都与“光”分开不了关系。
“太空人地球影像”数据库的影像，除了用在“迷失在黑夜”，已经有更多的计划运用其来进行科学研究。例如有研究指出，偏蓝的光害，将会有导致乳癌与摄护腺癌政的风险。其他研究则探讨光害对海龟孵卵与儿童认知发展的影响。
群智科学
“迷失在黑夜”运用研发游戏应用程序的方式，吸引与利用大众的力量来协助科学研究。这种“群智科学”（Citizen Science）的科学研究模式早已有先例。
除了运用你的眼手之外，其他群智科学计划也使用分散式运算（Distributed computing）的技术，利用你的电脑内存。从最早出名的 SETI 计划来找外星人，到最近的行星猎人（Planet Hunter）计划寻找系外行星，都是群智科学的产物。
在武汉肺炎肆虐之下，群智科学是否能招揽更多无法出门的大众，投入协助科学研究，可能有待观察。但是也许今晚暂时登出令人上瘾的线上游戏，你也可以帮帮科学家找到你城市的“夜景”！
▲ “迷失在黑夜”计划所发表的台湾夜景。（Source：Cities at Night）
（首图来源：pixabay）
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