这里显示的是首次使用人工智能(AI)实时检测穿山甲，这是世界上最濒危的物种之一。总部位于英国的非营利组织ConservationAI使用NVIDIA技术实现实时监控。人工智能可以帮助实时追踪最稀有、隐藏的物种，让动物保护者保护它们免受偷猎、火灾等的侵害。该小组四年前由利物浦约翰摩尔斯大学的研究人员PaulFergus、CarlChalmers、SergeWich和StevenLongmore创立。在过去一年半的时间里，ConservationAI在全球部署了70多台AI摄像头。这些摄像头使用经过迁移学习训练的深度学习模型实时检测威胁，从而帮助动物保护者保护生物多样性。Chalmers目前在利物浦约翰摩尔斯大学教授深度学习和应用人工智能。“我们这样做的原因很简单，如果我们不保护生物多样性，人类就会从这个星球上消失。没有人工智能，我们将永远无法实现保护濒危物种的目标，”他说。使用NVIDIA的保护AI解决方案内置Jetson边缘AI平台和NVIDIATriton推理服务器，它可以分析镜头，识别目标物种，并在短短四秒内通过电子邮件向保护主义者和其他用户发送潜在威胁的电子邮件警报。它还可以使用庞大的图像和其他元数据数据库快速模拟生物多样性和栖息地健康的趋势，否则需要数年时间才能进行分析。但现在通过该平台，环保人士能够实时识别这些趋势和物种活动。ConservationAI与全球150个组织合作，包括保护协会、野生动物园、野生动物保护区等。到目前为止，该平台已经处理了超过200万张图片，其中约一半是在过去三个月内处理的。时间就是生命我们一直在使用相机陷阱（配备红外传感器的相机网络，放置在野外）来检测对生物多样性的威胁。但由于动物及其环境的图像通常差异很大，相机陷阱可能会生成难以管理的数据。利物浦约翰摩尔斯大学机器学习教授弗格斯说：“常规相机陷阱研究可能需要长达三年的时间来分析，当结果出来时，对这些物种的威胁采取任何措施可能为时已晚脸。ConservationAI可以及时分析如此庞大的数据，并将结果发送给动物保护团队，以便实时进行干预，这一切均由NVIDIA技术实现。“许多濒危物种生活在人类通信系统范围之外的偏远地区。因此该团队使用NVIDIAJetsonAGXXavier模块来分析无人机在这些地区拍摄的镜头。这些镜头被传输到一个智能控制器，它可以对物种进行计数，或者当检测到目标物种时提醒动物保护者。Chalmers表示，Jetson模块与Triton推理服务器一起提供的节能边缘AI与该小组之前的方法相比，将加速深度学习推理4倍的改进。“我们选择Triton是因为框架的灵活性及其对多种模型的支持，”他说。通过在NVIDIA加速计算堆栈上训练模型，我们可以非常快速地对模型进行很大的优化改进。“ConservationAI使用NVIDIARTX8000、T4和A100TensorCoreGPU和NVIDIACUDA工具套件，用于对其深度学习模型进行训练和推理。Fergus认为，NVIDIAGPU已经“彻底改变了存在大数据挑战的应用人工智能和动物保护领域。”此外，团队在专为视觉AI应用设计的NVIDIADeepStream软件开发包上构建了物种检测流程，实现了现场实时视频推理。Chalmers说：“如果没有这项技术，通常会派直升机去观察动物。这样做的成本非常高，而且由于排放大量二氧化碳，对环境造成负面影响。ConservationAI的技术有助于减少这种排放问题并在为时已晚之前发现对动物的威胁。“追踪穿山甲、犀牛等英国领先的保护协会切斯特动物园使用保护人工智能平台实时检测偷猎者，包括那些在乌干达猎杀穿山甲的人。许多濒危物种，如穿山甲，很难四处移动。因此，ConservationAI正在与NVIDIA合作研究使用合成数据来训练模型。该平台还部署在南非林波波省的一个野生动物保护区。保护区使用人工智能监控那里的黑犀牛、白犀牛和其他野生动物。查默斯说：“一磅犀牛角的价值超过一磅钻石。我们在这些犀牛周围设置了地理围栏，这样一来，如果有偷猎者或其他威胁，保护区人员可以立即进行干预。Fergus说，该小组的长期目标是创建一套工具来支持环保主义者的工作，从通过图像监测野生动物到使用可以分析从动物叫声到森林火灾声音的音频的深度学习模型。Chalmers“生物多样性丧失是一颗定时炸弹，而NVIDIAAI的力量在于它让每一秒都变得重要。如果没有NVIDIA加速计算堆栈，我们将无法做到这一点，也无法实现我们应对气候变化和防止生物多样性丧失的最终目标。“
