تعمل وحدات معالجة الرسومات NVIDIA على تمكين المحاربين الصديقين للبيئة من استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين حماية الغابات
بدء التشغيل المستندة إلى الولايات المتحدة تحليلات أوتلاند قامت بتطبيق نظام يستند إلى NVIDIA V100 Tensor Core GPU لمراقبة الغابات. تتم استضافة NVIDIA GPU في IBM Cloud ، ويقوم بتشغيل تطبيقات AI التي تم تدريبها باستخدام إطار TensorFlow للتعلم العميق. لقد حصلت خوارزميات التطبيقات على "حوالي 100 ساعة من الصوت من التسجيلات الميدانية والبيانات المتاحة للجمهور."
في هذا المجال ، قامت Outland Analytics بتطوير ونشر جهاز حوسبة متطور ، مع اتصال خلوي يضم هوائيًا ولوحة شمسية. يتم ربط هذا الجهاز بشجرة لمراقبة الصوت ، ويتم إرسال إشارات الصوت المسجلة إلى تطبيق الواجهة الخلفية AI على سحابة IBM للتحليل.
بمجرد اكتشاف الشبكة العصبية للأنشطة غير المصرح بها ، استنادًا إلى توقيعها الصوتي ، سيقوم نظام الذكاء الاصطناعي بتنبيه المسؤولين عبر البريد الإلكتروني أو رسالة نصية إلى حارس الغابات الفردي حول إمكانية وجود أنشطة غير قانونية في المنطقة المراقبة.
وفقًا لمحاربي البيئة الصديقين للبيئة ، والذين هم أيضًا مؤسسو Outland Analytics ، فقد أعجبوا بسرعة وكفاءة وحدة معالجة الرسومات NVIDIA Tesla V100 المستندة إلى مجموعة النظراء في تدريب نظام AI الخاص بهم. قرر المؤسسون الاستفادة من نماذج الذكاء الاصطناعي المنخفضة زمن الوصول التي تستخدم الإشارات الصوتية لرصد الغابات.
هذا يقلل من وقت الاستجابة ، وحراس الغابات لديهم الوصول إلى المعلومات في الوقت المناسب على أرض الواقع لجهودهم في إنفاذ. الأنظمة الأخرى التي تعتمد على صور الأقمار الصناعية ليست مناسبة تمامًا للاستجابة السريعة ، ويكاد يكون التعرف على الجناة مستحيلًا من تلك اللقطات
نظام المراقبة المنتشر ميدانيًا منخفض الصيانة ويمكن تركيبه بسهولة على أي ارتفاع للشجرة. يمكن للجهاز أن يستمر حتى بضعة أيام بدون أشعة الشمس. تم اختباره بالفعل في سلاسل جبال وادي هدسون ، نيويورك. الهدف الأساسي من المحاربين الصديقين للبيئة هو تحسين حماية الغابات لأنهم يعرفون أن الاحتمالات ضد الأشجار عندما يتعلق الأمر بحمايتهم الحيوية.
المصدر: نفيديا
