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共享雨林家園 浪潮AI助力緩解亞洲象保護(hù)新難題

2020-08-21 09:13 9073
浪潮與西雙版納國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)管護(hù)局?jǐn)y手打造了全球首個(gè)亞洲象生態(tài)保護(hù)系統(tǒng)。憑借強(qiáng)大的AI能力,亞洲象生態(tài)保護(hù)系統(tǒng)可以在雨林中實(shí)時(shí)觀測(cè)和收集亞洲象行進(jìn)數(shù)據(jù),并對(duì)居民進(jìn)行多渠道實(shí)時(shí)預(yù)警。

北京2020年8月20日 /美通社/ -- 在云南熱帶雨林中,隨著對(duì)瀕危物種亞洲象保護(hù)力度的增強(qiáng),亞洲象種群數(shù)量由1983年的170余頭增加至2020年的近300頭。在亞洲象數(shù)量取得可喜增長(zhǎng)的同時(shí),如何實(shí)現(xiàn)人象和諧共棲,成為亞洲象保護(hù)的新難題。西雙版納國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)管護(hù)局開(kāi)始采用人工智能技術(shù)保護(hù)亞洲象這一珍稀物種。

浪潮與西雙版納國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)管護(hù)局(簡(jiǎn)稱管護(hù)局)攜手打造了全球首個(gè)亞洲象生態(tài)保護(hù)系統(tǒng)。憑借強(qiáng)大的AI能力,亞洲象生態(tài)保護(hù)系統(tǒng)可以在雨林中實(shí)時(shí)觀測(cè)和收集亞洲象行進(jìn)數(shù)據(jù),并對(duì)居民進(jìn)行多渠道實(shí)時(shí)預(yù)警。更為重要的是,系統(tǒng)數(shù)據(jù)將組建成亞洲象及生物多樣性數(shù)據(jù)庫(kù),為和諧雨林生態(tài)建設(shè)提供數(shù)據(jù)支撐,真正做到以智能高效的數(shù)字化手段,探索生態(tài)和諧的更多可能。

AI守護(hù)亞洲象的三重難題

打造智能的亞洲象生態(tài)保護(hù)系統(tǒng)的第一步是建立亞洲象智能識(shí)別模型。然而,從實(shí)時(shí)拍攝到真正“識(shí)別”亞洲象并不簡(jiǎn)單,目前國(guó)際上野生亞洲象的AI識(shí)別模型精度只有60%左右,打造高精度的亞洲象智能識(shí)別模型面臨三重考驗(yàn)。

樣本稀少,亞洲象數(shù)量稀少,活動(dòng)范圍廣,過(guò)往人工及無(wú)人機(jī)進(jìn)行圖像采集的局限性使得現(xiàn)存亞洲象圖像數(shù)量少,且質(zhì)量差,完整且清晰的亞洲象圖像十分匱乏。在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中,高質(zhì)量的大規(guī)模訓(xùn)練樣本對(duì)訓(xùn)練效率和結(jié)果有重要的影響。然而,亞洲象樣本圖像的匱乏和低質(zhì)給初始模型的搭建帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn)。

環(huán)境復(fù)雜,雨林氣候復(fù)雜,雨天和霧天十分常見(jiàn),加之亞洲象喜歡在夜間出沒(méi),實(shí)時(shí)觀測(cè)場(chǎng)景下所獲取的視頻圖像常存在昏暗、模糊的問(wèn)題。如何在光線條件不穩(wěn)定,圖像昏暗的情況下,讓模型仍然能準(zhǔn)確識(shí)別亞洲象,這對(duì)模型精度提出了更高的要求。

避免打擾,為不打擾野生亞洲象的活動(dòng),也為避免終端采集設(shè)備被亞洲象損壞,采集設(shè)備的安裝必須隱蔽,植物的遮蔽加之亞洲象體型龐大,致使實(shí)時(shí)視頻往往不能采集到的亞洲象完整軀干,當(dāng)視頻僅采集到亞洲象的耳朵、尾巴時(shí),如何讓AI模型同樣做到精準(zhǔn)識(shí)別,且不將牛羊等家畜誤認(rèn)為亞洲象,也是模型構(gòu)造中亟需突破的難題。

高精度AI模型守護(hù)亞洲象

為提高亞洲象識(shí)別模型的精確度,研究人員在野象谷周邊搭建采集站點(diǎn),采集到上萬(wàn)張珍貴的野生亞洲象圖像,解決了訓(xùn)練樣本匱乏的問(wèn)題。在此基礎(chǔ)上,研究人員展開(kāi)深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練,并著重對(duì)亞洲象頭部、腳部、背部、尾部等局部特征進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注對(duì)比。在三個(gè)月內(nèi),研究人員不斷優(yōu)化算法,對(duì)樣本分組進(jìn)行數(shù)學(xué)模型的建立和驗(yàn)證,反復(fù)比對(duì)不同算法對(duì)不同驗(yàn)證樣本的準(zhǔn)確度,反復(fù)修正算法并進(jìn)行驗(yàn)證。最終,亞洲象的智能識(shí)別模型精度達(dá)到96%,處于國(guó)際領(lǐng)先水平。

浪潮不僅在短時(shí)間內(nèi)大幅度提高了亞洲象模型的識(shí)別精度,還以高性能的服務(wù)器為大規(guī)模亞洲象數(shù)據(jù)分析提供強(qiáng)大的基礎(chǔ)設(shè)施支撐。其中,浪潮AI服務(wù)器AGX-2憑借1千萬(wàn)億次/秒強(qiáng)大的算力幫助模型訓(xùn)練速度提升300%,為亞洲象圖像識(shí)別處理和智能監(jiān)測(cè)預(yù)警提供了高效的AI算力支撐。

現(xiàn)在,西雙版納的亞洲象生態(tài)保護(hù)系統(tǒng)可以在雨林內(nèi)實(shí)時(shí)收集亞洲象的行為數(shù)據(jù)和行進(jìn)軌跡,以強(qiáng)大的AI能力實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)亞洲象精準(zhǔn)識(shí)別與秒級(jí)預(yù)警,不僅能夠以智能廣播、APP、短信等方式提醒村民避險(xiǎn),還能快速生成亞洲象位置信息,在APP中實(shí)時(shí)顯示野象活動(dòng)軌跡。

AI守護(hù)生機(jī)未來(lái)

浪潮亞洲象生態(tài)保護(hù)系統(tǒng),不僅通過(guò)高效的識(shí)別預(yù)警機(jī)制提高了西雙版納人象沖突事件的預(yù)警處置能力和效率,實(shí)現(xiàn)了對(duì)亞洲象的無(wú)干擾全時(shí)段觀察,還能夠感知雨林生態(tài)系統(tǒng)的整體平衡,對(duì)雨林溫度、濕度以及食物鏈進(jìn)行長(zhǎng)期科學(xué)監(jiān)測(cè),進(jìn)而為雨林生態(tài)研究和保護(hù)提供立體、精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)支撐。

人工智能正深刻變革人類生活,在拯救瀕危動(dòng)物,重塑人與自然的和諧關(guān)系這場(chǎng)行動(dòng)中,AI亦能創(chuàng)造巨大價(jià)值。正如浪潮信息總裁彭震所說(shuō),“以計(jì)算創(chuàng)造美好是浪潮在智慧時(shí)代下的一種信念。”未來(lái),浪潮將持續(xù)通過(guò)人工智能技術(shù)來(lái)詮釋和支持生態(tài)建設(shè),探索自然之美,智造地球生機(jī)。

消息來(lái)源:浪潮
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