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至顶网软件与服务频道消息:2020年4月22日,又一年世界地球日,埃森哲、英特尔与Sulubaaï环境基金会共同发布「CORaiL」项目——这是一套基于人工智能(AI)的解决方案,用于监测、表征并分析珊瑚礁的适应能力。自2019年5月起,这套方案已经被部署到菲律宾潘加拉塔兰岛周边的珊瑚礁上,利用收集到的40000张图像,研究人员们开始研究该地区气候变化给珊瑚带来的实际影响。
根据联合国环境规划署公布的数据,珊瑚礁能够保护海岸线免受热带风暴的袭击,为全球十几亿人口提供食物与收入,同时也通过旅游业及休闲业带来高达96亿美元经济收益。但随着过度捕捞、海底拖网捕捞、温度升高以及沿海地区的种种不可持续性发展,珊瑚礁正面临严峻威胁。
此外,全球气候变化也给珊瑚礁生态系统造成不小的冲击。气候变化研究人员们发现,对世界各地珊瑚礁处的海洋酸化作用或海水pH值变化进行监测,已经成为一项不容忽视的重要工作。
恢复并补充正在持续退休的珊瑚礁,对于众多依靠珊瑚礁生态系统存活的物种来说至关重要。
英特尔集团销售与营销事业部副总裁Rose Schooler表示,“CORaiL项目是个激动从心的例子,也为我们该如何利用AI及边缘技术协助研究人员监测并修复珊瑚礁指明了道路。我们与埃森哲以及Sulubaaï环境基金会合作,共同为保护人类赖以生存的这颗星球做出努力。对此,我们深感自豪。”
利用AI技术解决数据收集难题
传统的珊瑚礁监测工作,要求人类潜水员直接在水下收集数据,包括手动拍摄珊瑚礁照片/影像,以供后续分析。
这类数据收集方式虽然相当普遍,但却存在几个致命缺点。首先,潜水员的活动会干扰野生生物的正常行为,并在无意间影响研究结果;另外,潜水员每次只能在水中停留30分钟,这就严重影响了取材的时间周期。
图:潜水员在水下拍摄
利用埃森哲应用智能视频分析服务平台(VASP),研究人员能够在几乎不影响野生动植物的前提下,实时收集多达4万张图像,以前所未有的方式,全面理解珊瑚礁生态系统的各个方面。
英特尔公司可编程解决方案部门产品营销副总裁Patrick Dorsey介绍道,VASP利用AI技术,对海洋生物进行计数与分类,而后将数据发送至位于水面的仪表板,进而帮助研究人员实时掌握分析结论与变化趋势。如此一来,研究人员能够以数据为依据,做出有利于珊瑚礁保护的明智决策。
边缘AI,为现场研究人员提供强大助力
要充分发挥AI技术的强大能力,最好的办法,是让AI摆脱自动化支持方案的固有局限,真正转化为工作执行的全新方式。埃森哲、Sulubaaï以及英特尔的工程师们总结从CORaiL项目积累的专业知识和宝贵经验,借此恢复并补充菲律宾当地正在退休的珊瑚礁群。
他们开发出的Sulu-Reef Prosthesis,是一套由Sulubaaï设计的水下混凝土平台,能够为已经发生结构崩溃的珊瑚提供强有力的支撑。以此为基础,他们又部署了多台智能水下摄像机,其中配置有埃森哲应用智能视频分析服务平台(VASP),可在鱼群经过时自动进行检测与拍照。
图:CORaiL设备
埃森哲公司通信、媒体与技术业务部总经理兼英特尔客户负责人Jason Mitchell指出,“对CORaiL项目而言,AI技术的介入使我们的工程师能够在恢复珊瑚礁生长方面获得大量见解并快速积累专业知识。通过该项目,解决方案能够以非侵入方式收集数据,帮助科学家及数据工程师从礁石中收集数据,且不会对这种脆弱的生态系统造成过度破坏。”
当然,CORaiL项目仍处于早期发展阶段。下一代CORaiL Prototype原型计划将引入更为复杂的组件。Jason进一步补充道,“我们正通过下一代CORaiL原型计划扩展菲律宾地区的研究工作,包括采用经过优化的卷积神经网络与备用电源。此外,我们也在研究红外热成像仪,通过夜间视频拍摄为珊瑚生态系统建立完整记录。未来我们还将做出更多探索,包括研究热带鱼类向温带国家的迁徙速度,同时监测受保护/受限水下区域遭受的物种入侵。”
其他行业中的现场研究发展方向
CORaiL项目的意义当然不止于珊瑚礁保护,埃森哲VASP背后采用的英特尔至强处理器、英特尔FPGA可编程加速卡、英特尔Movidius VPU以及英特尔Distribution of OpenVINO工具包等也将给其他行业带来助力,帮助更多从业者/研究人员立足现场实时解决问题。
边缘AI的数据分析力量,正在帮助我们随时随地对现实世界的情况做出推理。
例如,在农业领域,农作物健康状态的监测与跟踪一直是管理工作中的重要组成部分。而在野生动植物保护领域,我们必须尽早发现盗猎者/盗伐者的踪迹,防止他们对濒临灭绝的动物/林木造成毁灭性破坏。
英特尔可编程解决方案部门产品营销副总裁Patrick Dorsey表示,CORaiL项目是个很好的示例,让我们意识到,边缘计算如何通过始终在线的解决方案收集关于珊瑚礁及海洋生物的数据,进而协助研究人员完成日常工作。此外,边缘分析也将帮助其他学术人士、医生、农民、零售商等快速掌握大量非结构化数据,生成可视化结论并据此采取行动。未来,内容解释与趋势识别将彻底告别手动时代,诸多行业的效率水平也将提升至新的高度。
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