这三家初创公司都在用深度学习做环境监测
2020-05-07 20:41
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有时，纵览全局需要更高的角度。
美国国家航空航天局（NASA）于 1972 年拍摄的标志性照片——“Blue Marble”，通过首次捕捉地球的有限资源和脆弱的自然环境的画面，掀起了当代环保运动。如今，通过 AI 和 NVIDIA GPU 的助力，卫星和无人机的航拍图像为一系列环保活动注入了动力。
在 “世界地球日” 诞生 50 周年之际，让我们来了解一下英伟达初创加速计划(NVIDIA Inception Program)中的成员公司如何利用航拍图像和 AI 技术来追踪监测全球森林砍伐、北极地区的冻土融化情况，以及如何防止天然气泄漏。
英伟达初创加速计划(NVIDIA Inception Program)是加速 AI 创业公司发展的全球生态项目，专门为 AI 和数据科学领域的初创企业，提供基本工具，支持其进行产品开发、原型设计和部署。
Orbital Insight：追踪植被减损
每年由于农业和非法砍伐造成的森林损失达数百万英亩。Orbital Insight 与世界资源研究所（World Resources Institute）合作，共同探索世界上由于各种原因被破坏的原始雨林，如新建道路、建筑物和棕榈油种植园。
图片由 Orbital Insight 提供
这家初创公司的深度学习算法使用了超过 600,000 张分辨率为 5 米的卫星图像，将森林砍伐地区呈现在地图上，这是 Global Forest Watch 实时森林监测计划的一部分。AI 可以为研究人员提供先机，让他们通过推断未来趋势来发现毁林的迹象，而非依靠每月警报来防止植被减损，通常通过每月警报发现时已经为时已晚。
该工具还可以帮助公司评估其供应链中毁林的风险。诸如棕榈油之类的商品加重了东南亚的森林砍伐情况，这可以使一些生产商承诺今年在其供应链中实现森林零砍伐。
总部位于加利福尼亚州帕洛阿尔托（Palo Alto, Calif.）的 Orbital Insight 使用卷积神经网络分析卫星图像和雷达数据，以进行供应链监控、地图绘制和基础设施建设等。NVIDIA GPU 通过 Amazon Web Services 加速了其地理空间 AI 算法。
该公司高级计算机视觉科学家 Manuel Gonzalez-Rivero 表示，在云中使用 GPU 可使团队根据需要扩大和缩小用量，并使巨大卫星图像的推理速度提高 100 倍。
3vGeomatics: AI 支援北极圈
如今，最大的新兴气候威胁之一是永冻层融化。永冻层主要分布在加拿大北极等极地地区，由冰、岩石和位于土壤层下的沉积物组成。全球的永冻层都富含有机物质，据估算，这些永冻层含有 1.5 万亿吨碳，是地球大气中碳的两倍。
图片由国家公园管理局提供，在 CC BY 2.0 下获得 Wikimedia Commons 的许可
到 2100 年，多达 70％ 的永冻层可能会融化，从而将大量碳释放到大气中。气候变化引起的多年冻土融化还会引起滑坡和侵蚀，威胁社区安全和重要基础设施。
通过加拿大航天局的一个项目，初创公司 3vGeomatics 正在使借助一种名为 InSAR 的基于遥感雷达卫星的技术，来监测整个加拿大北极地区的融化永冻层。
通过使用搭载了数十个 NVIDIA 数据中心 GPU 的本地服务器进行分析，可以使雷达卫星图像的处理速度提高数千倍，其中每个雷达卫星图像包含数十亿像素，覆盖数千平方公里。
3vGeomatics 首席技术官 Parwant Ghuman 说：“以前，从分析卫星图像到提供结果需要几个月的时间，而且只能告诉我们的客户他们所在的地区在 5 周前发生了滑坡。而现在利用 GPU，我们可以提供当天的风险情报。”
Azavea：预防石油燃气泄漏
据估计，美国石油和天然气行业每年向大气中泄漏 1300 万吨甲烷，其中大部分情况是可以预防的。导致这种情况的原因之一是第三方造成的开挖损坏，他们没有意识到正在挖掘天然气管道。
Azavea 是一家位于费城的初创公司，致力于通过构建地理空间分析工具满足社会需求。该公司正在与航空服务公司 American Aerospace 合作，利用 NVIDIA GPU 在边缘进行训练和推理，以检测已知管道上的施工情况。
图片由美国航空航天提供
部署在飞机或无人机上的神经网络，可以检测到地面上可见的施工车辆和卡车，并警告石油和天然气公司潜在的挖掘作业可能导致的管道损坏。
Azavea 研究副总裁 Rob Emanuele 说：“目前，飞行员只能在已知的管道路线上方低空飞行，然后观察窗外是否有工程车辆的迹象。我们的工作使飞行员可以在更高的、更安全的高度飞行，并依靠 AI 来检测施工车辆的位置。”
Raster Vision 是 Azavea 推出的的开源航空影像深度学习框架，利用 Raster Vision 开发的 AI 算法正在搭载了 NVIDIA RTX 的笔记本电脑上进行测试，以进行实时推理，而未来的部署将在无人机上搭载嵌入式 GPU。
美国国家航空航天局（NASA）于 1972 年拍摄的标志性照片——“Blue Marble”，通过首次捕捉地球的有限资源和脆弱的自然环境的画面，掀起了当代环保运动。如今，通过 AI 和 NVIDIA GPU 的助力，卫星和无人机的航拍图像为一系列环保活动注入了动力。
在 “世界地球日” 诞生 50 周年之际，让我们来了解一下英伟达初创加速计划(NVIDIA Inception Program)中的成员公司如何利用航拍图像和 AI 技术来追踪监测全球森林砍伐、北极地区的冻土融化情况，以及如何防止天然气泄漏。
英伟达初创加速计划(NVIDIA Inception Program)是加速 AI 创业公司发展的全球生态项目，专门为 AI 和数据科学领域的初创企业，提供基本工具，支持其进行产品开发、原型设计和部署。
Orbital Insight：追踪植被减损
每年由于农业和非法砍伐造成的森林损失达数百万英亩。Orbital Insight 与世界资源研究所（World Resources Institute）合作，共同探索世界上由于各种原因被破坏的原始雨林，如新建道路、建筑物和棕榈油种植园。
图片由 Orbital Insight 提供
这家初创公司的深度学习算法使用了超过 600,000 张分辨率为 5 米的卫星图像，将森林砍伐地区呈现在地图上，这是 Global Forest Watch 实时森林监测计划的一部分。AI 可以为研究人员提供先机，让他们通过推断未来趋势来发现毁林的迹象，而非依靠每月警报来防止植被减损，通常通过每月警报发现时已经为时已晚。
该工具还可以帮助公司评估其供应链中毁林的风险。诸如棕榈油之类的商品加重了东南亚的森林砍伐情况，这可以使一些生产商承诺今年在其供应链中实现森林零砍伐。
总部位于加利福尼亚州帕洛阿尔托（Palo Alto, Calif.）的 Orbital Insight 使用卷积神经网络分析卫星图像和雷达数据，以进行供应链监控、地图绘制和基础设施建设等。NVIDIA GPU 通过 Amazon Web Services 加速了其地理空间 AI 算法。
该公司高级计算机视觉科学家 Manuel Gonzalez-Rivero 表示，在云中使用 GPU 可使团队根据需要扩大和缩小用量，并使巨大卫星图像的推理速度提高 100 倍。
3vGeomatics: AI 支援北极圈
如今，最大的新兴气候威胁之一是永冻层融化。永冻层主要分布在加拿大北极等极地地区，由冰、岩石和位于土壤层下的沉积物组成。全球的永冻层都富含有机物质，据估算，这些永冻层含有 1.5 万亿吨碳，是地球大气中碳的两倍。
图片由国家公园管理局提供，在 CC BY 2.0 下获得 Wikimedia Commons 的许可
到 2100 年，多达 70％ 的永冻层可能会融化，从而将大量碳释放到大气中。气候变化引起的多年冻土融化还会引起滑坡和侵蚀，威胁社区安全和重要基础设施。
通过加拿大航天局的一个项目，初创公司 3vGeomatics 正在使借助一种名为 InSAR 的基于遥感雷达卫星的技术，来监测整个加拿大北极地区的融化永冻层。
通过使用搭载了数十个 NVIDIA 数据中心 GPU 的本地服务器进行分析，可以使雷达卫星图像的处理速度提高数千倍，其中每个雷达卫星图像包含数十亿像素，覆盖数千平方公里。
3vGeomatics 首席技术官 Parwant Ghuman 说：“以前，从分析卫星图像到提供结果需要几个月的时间，而且只能告诉我们的客户他们所在的地区在 5 周前发生了滑坡。而现在利用 GPU，我们可以提供当天的风险情报。”
Azavea：预防石油燃气泄漏
据估计，美国石油和天然气行业每年向大气中泄漏 1300 万吨甲烷，其中大部分情况是可以预防的。导致这种情况的原因之一是第三方造成的开挖损坏，他们没有意识到正在挖掘天然气管道。
Azavea 是一家位于费城的初创公司，致力于通过构建地理空间分析工具满足社会需求。该公司正在与航空服务公司 American Aerospace 合作，利用 NVIDIA GPU 在边缘进行训练和推理，以检测已知管道上的施工情况。
图片由美国航空航天提供
部署在飞机或无人机上的神经网络，可以检测到地面上可见的施工车辆和卡车，并警告石油和天然气公司潜在的挖掘作业可能导致的管道损坏。
Azavea 研究副总裁 Rob Emanuele 说：“目前，飞行员只能在已知的管道路线上方低空飞行，然后观察窗外是否有工程车辆的迹象。我们的工作使飞行员可以在更高的、更安全的高度飞行，并依靠 AI 来检测施工车辆的位置。”
Raster Vision 是 Azavea 推出的的开源航空影像深度学习框架，利用 Raster Vision 开发的 AI 算法正在搭载了 NVIDIA RTX 的笔记本电脑上进行测试，以进行实时推理，而未来的部署将在无人机上搭载嵌入式 GPU。
