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Conservation AI使用NVIDIA Jetson平台侦测濒危物种
 

【CTIMES / SMARTAUTO ABC_1 报导】    2023年02月17日 星期五

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英国一个名为Conservation AI的非营利性组织在NVIDIA技术的协助下实现首次利用人工智慧即时检测穿山甲。如此应用人工智慧有助於即时追踪最稀有、最隐秘的物种,让保育人员能够在干预为时已晚之前保护它们免受威胁(如偷猎者和火灾)。该组织由利物浦约翰摩尔斯大学(Liverpool John Moores University) 的研究人员Paul Fergus、Carl Chalmers、Serge Wich和Steven Longmore於4年前创立。

人类首次利用人工智慧即时检测穿山甲,世界上最濒危的物种之一
人类首次利用人工智慧即时检测穿山甲,世界上最濒危的物种之一

在过去一年半里,Conservation AI已在全球部署了70多个由AI驱动的监视器。这些方法有助於保育人士透过深度学习模型训练的迁移学习,达到即时侦测威胁以保护生物多样性。

在利物浦约翰摩尔斯大学教授深度学习和应用人工智慧的Carl Chalmers表示:「这很简单  如果不保护我们的生物多样性,地球上就不会有人类。没有人工智慧,我们就永远无法实现保护濒危物种的目标。」

Conservation AI的解决方案使用NVIDIA Jetson边缘AI平台和NVIDIA Triton推论伺服器构建,该平台在短短四秒内就对影片进行分析、识别观察种类,并用电子邮件向保育人士和其他使用者发出潜在威胁警报。

它还可以透过使用具有庞大的图像以及其他後设资料的资料库,快速模拟生物多样性和栖息地健康的趋势,不然会需要花数年才能完成分析。 保育人士现在能够透过此平台实时识别这些趋势和物种活动。Conservation AI 与全球 150 个组织合作,包括保护协会、狩猎和野生动物保护区。 迄今为止,该平台已处理超过 200 万张图片,其中约有一半的图片是在过去三个月处理的。

节省时间以拯救物种

长期以来,人们一直使用相机陷阱来监测对生物多样性的威胁,这种摄影网路配备有置於野外环境中的红外线感测器。 但是相机陷阱会产生难以管理的数据,因为动物及其环境的影像通常有很大的可变性。利物浦约翰摩尔斯大学机器学习教授Paul Fergus说:「一项典型的相机陷阱研究可能需要三年时间来分析,所以当你获得洞察结果时,要对这些物种的威胁进而采取任何措施时都为时已晚。Conservation AI可以分析相同数量的数据并将结果发送给保育团队,以便实时进行干预,这一切都透过 NVIDIA 的技术得以实现。」

许多濒临灭绝的物种居住在偏远地区,无法接触到人类的通讯系统。 该团队使用 NVIDIA Jetson AGX Xavier 模块分析在这些区域用无人机撷取并被串流传输到智慧控制器的镜头画面,该控制器可以计算物种数量或在侦测到观察物种时提醒保育人士。

Chalmers 表示,与该组织以前的方法相比,配备 Triton 推论伺服器的 Jetson 模块组提供的节能边缘 AI 已将深度学习推论速度提高了 4 倍。Chalmers 进而补充道:「我们之所以选择 Triton,是因为该框架的弹性及其支持多种模型类型,能够在 NVIDIA 加速运算堆叠上训练模型意味着我们可以非常非常快速地对模型进行巨大的改进。」

Conservation AI 使用 NVIDIA RTX 8000、T4 和 A100 Tensor Core GPU 以及 NVIDIA CUDA 工具包来训练和推论其深度学习模型。 Fergus 将 NVIDIA GPU 称为是「面临大数据挑战的应用人工智慧和保育领域的游戏改变者。此外,该团队的物种侦测管道是建立在NVIDIA DeepStream软体开发套件之上,用於视觉AI应用,能够在现场进行即时影片推论。

Chalmers说,「如果没有这项技术,通常还会派出直升机去观察这些动物,这非常昂贵且排放大量的二氧化碳,对环境有害。Conservation AI的技术有助於减少这个问题,并在干预尚未为时过晚前侦测到对动物的威胁。」

侦测穿山甲、犀牛等

Conservation AI 平台已被总部位於英国的着名保护协会切斯特动物园 (Chester Zoo)部署,以实时侦测偷猎者,包括那些在乌干达猎杀穿山甲的人。由於穿山甲等许多濒危物种难以捉摸,因此很难获得足够的图像来训练 AI 模型。 因此,Conservation AI 团队正与 NVIDIA 合作,探索使用合成资料进行模型训练。

该平台也被部署在南非林波波(Limpopo)的一个野生动物保护区,透过人工智慧会监控该地区包括像是黑白犀牛的野生动物。Chalmers说:「磅换镑,犀牛角比钻石还值钱。我们基本上在这些犀牛周围建立了地理围栏,一旦发现偷猎者或其他型别的威胁,保护区可以立即进行干预。」

Fergus说:「该组织的长期目标是要创造一套工具包,成为保育人士做出各种努力的强力支援,包括透过卫星影象监控野生动物,以及利用深度学习模型分析声音  像是动物的叫喊声或森林火灾的声音。」

Chalmers说:「失去生物多样性真的就像是一颗定时炸弹,NVIDIA AI的美妙之处在於它让每一秒都变得有价值。没有NVIDIA的加速运算堆叠,我们就无法应对气候变化和无法改变失去生物多样性的情况,而这是我们最终极的梦想。」

關鍵字: 人工智能  GPU  NVIDIA 
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