共同了解 AI 如何幫助全球組織機(jī)構(gòu)和一線保護(hù)人員在拯救犀牛、對(duì)鯊魚進(jìn)行分類、探測(cè)野火等領(lǐng)域發(fā)揮作用。

全球多地正在使用 AI 助力保護(hù)維系地球生命網(wǎng)絡(luò)的野生動(dòng)植物。

數(shù)據(jù)顯示，目前約有 100 多萬(wàn)種生物瀕臨滅絕。因此，這項(xiàng)工作對(duì)于維持生態(tài)系統(tǒng)和守護(hù)生物多樣性至關(guān)重要。

聯(lián)合國(guó)設(shè)立世界野生動(dòng)植物日，以此提高人類對(duì)野生動(dòng)植物和地球的保護(hù)意識(shí)。

今年聯(lián)合國(guó)的宣傳視頻告訴我們：“人類的生存依賴于野生動(dòng)植物，如同它們的生存也依賴于人類?！?/p>

下面讓我們進(jìn)一步了解正在使用 NVIDIA AI 和加速計(jì)算保護(hù)野生動(dòng)物和自然棲息地的領(lǐng)先非營(yíng)利組織與初創(chuàng)企業(yè)。

Ai2 的 EarthRanger 提供全球最大象群數(shù)據(jù)庫(kù)

Ai2 是一家總部位于西雅圖的非營(yíng)利性 AI 研究機(jī)構(gòu)。該機(jī)構(gòu)提供的 EarthRanger 軟件平臺(tái)助力保護(hù)區(qū)管理人員、生態(tài)學(xué)家和野生動(dòng)物生物學(xué)家實(shí)時(shí)制定更明智的野生動(dòng)物保護(hù)行動(dòng)決策，包括防止偷獵、發(fā)現(xiàn)生病或受傷的動(dòng)物、研究動(dòng)物行為等。

Ai2 計(jì)劃使用 EarthRanger 開發(fā)一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型并在云端使用 NVIDIA Hopper GPU 對(duì)該模型進(jìn)行訓(xùn)練，使其能夠預(yù)測(cè)大象在靠近人類與野生動(dòng)物邊界區(qū)域的移動(dòng)軌跡。提前預(yù)警象群可能帶來(lái)的農(nóng)作物破壞事件，避免引發(fā)人類報(bào)復(fù)行為。

通過(guò)接入由 EarthRanger 用戶分享的數(shù)據(jù)所構(gòu)建的全球最大象群活動(dòng)數(shù)據(jù)庫(kù)，該 AI 模型可幫助預(yù)測(cè)象群的行為，并及時(shí)提醒區(qū)域管理者安全引導(dǎo)大象避開可能對(duì)它們或附近的人類造成危險(xiǎn)的情況。區(qū)域管理者或護(hù)林員通常會(huì)使用直升機(jī)、車輛和辣椒安全引導(dǎo)大象改道。

除了大象之外，EarthRanger 還能夠收集、整合和顯示大量野生動(dòng)物數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)來(lái)自 100 多個(gè)數(shù)據(jù)源，包括紅外觸發(fā)攝像頭、聲學(xué)傳感器、衛(wèi)星、無(wú)線電等。然后，該平臺(tái)會(huì)將數(shù)據(jù)與實(shí)地報(bào)告合并成一個(gè)統(tǒng)一的視圖，顯示保護(hù)區(qū)內(nèi)佩戴項(xiàng)圈的野生動(dòng)物、護(hù)林員、執(zhí)法設(shè)備和基礎(chǔ)設(shè)施的情況。

Ai2 的 EarthRanger 總監(jiān) Jes Lefcourt 表示：“只要任何一個(gè)國(guó)家、一個(gè)物種或一項(xiàng)環(huán)境事業(yè)提出需求，我們就可以為實(shí)地組織的相關(guān)保護(hù)工作提供支持?！?/p>

目前已有 76 個(gè)國(guó)家的 650 個(gè)保護(hù)區(qū)部署了 EarthRanger，覆蓋非洲幾乎所有國(guó)家公園、美國(guó)約十幾個(gè)州的漁業(yè)和野生動(dòng)物部門以及拉丁美洲和亞洲的眾多用戶。

下文將重點(diǎn)介紹其中四家合作伙伴：Rouxcel Technology、OroraTech、Wildlife Protection Services 和 Conservation X Labs。

Rouxcel Technology 使用 AI 拯救犀牛

南非初創(chuàng)公司 Rouxcel Technology 開發(fā)的 AI 犀牛手表 RhinoWatch 通過(guò)接入 EarthRanger 學(xué)習(xí)瀕臨滅絕的黑犀牛和白犀牛的行為模式，實(shí)時(shí)向相關(guān)部門預(yù)警任何異常跡象。異常情況包括犀牛偏離典型的棲息地、與其他動(dòng)物爭(zhēng)奪領(lǐng)地以及其他可能威脅生命的情況。

由于全球犀牛數(shù)量已從 20 世紀(jì)初的 50 萬(wàn)頭銳減至約 2.8 萬(wàn)頭，因此這項(xiàng)工作至關(guān)重要。

總部位于開普敦的 Rouxcel 已在南非 40 多個(gè)保護(hù)區(qū)部署了 1200 多塊 RhinoWatch，這些設(shè)備均使用 NVIDIA 加速計(jì)算技術(shù)訓(xùn)練和優(yōu)化。這家初創(chuàng)企業(yè)使用 Ai2 EarthRanger 平臺(tái)保護(hù)著 120 多萬(wàn)英畝的犀牛棲息地，近期還開始為肯尼亞和納米比亞的保護(hù)工作提供幫助。

未來(lái)，Rouxcel 正在開發(fā)的 AI 模型將幫助防止更多物種遭遇偷獵和與人發(fā)生沖突，包括極度瀕危物種穿山甲。

OroraTech 使用 NVIDIA CUDA 和Jetson 監(jiān)控野火和野生動(dòng)物安全

OroraTech 是 NVIDIA 初創(chuàng)加速計(jì)劃（面向前沿初創(chuàng)企業(yè)的計(jì)劃）成員。該公司使用 EarthRanger 平臺(tái)為野生動(dòng)物提供多方位保護(hù)，其野火監(jiān)測(cè)服務(wù)融合衛(wèi)星影像與 AI 技術(shù)，守護(hù)生態(tài)環(huán)境和野生動(dòng)物安全。

OroraTech 結(jié)合衛(wèi)星、地面攝像頭、空中觀測(cè)和當(dāng)?shù)貧庀笮畔ⅲ綔y(cè)自然棲息地面臨的威脅并實(shí)時(shí)向用戶發(fā)出警報(bào)。該公司的技術(shù)監(jiān)控著直接影響非洲和澳大利亞野生動(dòng)物的超過(guò) 3000 萬(wàn)公頃土地，這幾乎相當(dāng)于整個(gè)大堡礁的面積。

OroraTech 為其所有衛(wèi)星有效載荷（衛(wèi)星上專為執(zhí)行特定任務(wù)而設(shè)計(jì)的儀器、設(shè)備和系統(tǒng)）配備了用于邊緣 AI 和數(shù)據(jù)處理的 NVIDIA Jetson 模塊。通過(guò) GPU 加速圖像處理，OroraTech 大大減少了延遲，在圖像采集后五分鐘內(nèi)即可向地面用戶發(fā)送火情警報(bào)。

這條基于AI的火災(zāi)探測(cè)管線使用 NVIDIA cuDNN 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基元庫(kù)和 NVIDIA TensorRT 軟件開發(fā)套件進(jìn)行空間熱異常探測(cè)和云遮蔽，實(shí)現(xiàn)了高精度火災(zāi)探測(cè)。

Wildlife Protection Solutions幫助保護(hù)瀕危物種

跨國(guó)非營(yíng)利組織 Wildlife Protection Solutions（WPS）為 50 多個(gè)國(guó)家的 250 多個(gè)保護(hù)項(xiàng)目提供支持。該組織在全球部署了約 3000 個(gè)遠(yuǎn)程攝像頭，使用 AI 模型對(duì)動(dòng)物和偷獵者進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，搶在野生動(dòng)物受到傷害之前提醒護(hù)林員進(jìn)行干預(yù)。

WPS 同樣接入了 EarthRanger 平臺(tái)，并且使用 NVIDIA 加速計(jì)算優(yōu)化其 AI 模型的訓(xùn)練和推理。該模型每天處理和分析 65000 張照片。

WPS 工具完全免費(fèi)并且可在任何手機(jī)、平板電腦或臺(tái)式電腦瀏覽器上使用。該工具能夠?qū)γ舾袇^(qū)域的野生動(dòng)物或人類進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)控、發(fā)出早期預(yù)警并自動(dòng)進(jìn)行主動(dòng)威懾。

Conservation X Labs 通過(guò)眾包圖像識(shí)別物種

總部位于華盛頓特區(qū)的 Conservation X Labs 致力于阻止第六次生物大滅絕（即由于自然現(xiàn)象和人類活動(dòng)造成世界大部分生物滅亡）。該組織也在使用 EarthRanger，包括其專為自然保護(hù)研究領(lǐng)域開發(fā)的開源 AI 軟件 Wild Me。

Wild Me 幫助全球 2000 余名研究人員對(duì)海洋和陸地物種進(jìn)行 AI 賦能的野生動(dòng)物種群研究。

這個(gè)眾包數(shù)據(jù)庫(kù)目前已收集 1400 萬(wàn)張物種照片，任何人都可以上傳物種圖像， NVIDIA 加速計(jì)算技術(shù)訓(xùn)練而成的 AI 基礎(chǔ)模型會(huì)幫助識(shí)別圖像中的物種。這簡(jiǎn)化并加快了動(dòng)物種群評(píng)估等研究工作，為防止物種滅絕提供了支持。

此外，Conservation X Labs 的 Sentinel 技術(shù)利用 AI 徹底改變了傳統(tǒng)的野生動(dòng)物監(jiān)控工具，例如跟蹤攝像頭和聲學(xué)記錄儀等。它能夠在采集環(huán)境數(shù)據(jù)的同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并通過(guò)衛(wèi)星和蜂窩網(wǎng)絡(luò)為保護(hù)區(qū)工作人員提供以數(shù)據(jù)為依據(jù)的實(shí)時(shí)洞察。

迄今為止，Sentinel 設(shè)備已針對(duì) 80 個(gè)物種生成了約 10 萬(wàn)條可操作的洞察。