Masterful AI 正在使用 NVIDIA 技术帮助企业预测和管理灾害成本。

众多企业正在试图使用 AI 应对像肯塔基州的洪水、加利福尼亚的野火这样的灾难。

旧金山初创企业 Masterful AI 的联合创始人兼首席执行官 Tom Rikert 就是帮助他们管理巨灾风险的众多专家之一。

据美国保险监督协会估计，仅美国 2019 年自然灾害所造成的损失就高达 2320 亿美元。面对如此巨大的成本，世界各地的监管机构都在向银行和企业施压，要求他们采取积极主动的措施。

欧洲央行在 2020 年底发布的指导方针中表示：“机构应了解气候和环境相关风险的影响……以便能够做出明智的战略和商业决策。”

好消息是，企业可以从每日卫星和无人机发送的数据中获取数 PB 的地理空间图像来检测和评估这些风险。

Rikert 表示：“人类无法仔细研究所有的数据，所以我们需要使用计算机视觉来寻找其中的规律。这就是为什么如今 AI 对灾难风险管理至关重要。”

Masterful AI 使用半监督式的机器学习，因此企业只需要手动标注一小部分他们想要用来训练 AI 模型的图像。该公司所提供的软件能够自动快速训练通过筛选数据获得可执行的模型。

一家分析公司最近使用 Masterful AI 的工具对可能引发野火的受损或生锈变压器进行检测和分类，这为公共事业公司提供了至关重要的洞察信息。

该软件将 AI 模型的错误率降低了一半以上并将建立新模型的时间减少了三分之二。由于 Masterful 可以高效地利用大量未标记数据进行训练，因此它还能帮助模型在更广泛的背景地形中检测更多种类的组件缺陷。

Rikert 拥有麻省理工学院机器学习硕士学位和哈佛大学工商管理硕士学位，他表示：“这可以给这个领域带来非常高的投资回报率。”

这家初创企业已经在与一些客户和分析公司携手评估灾害、污染和土地使用计划，例如它帮助一家保险公司改进了飓风和冰雹等灾害后的损失评估。

Rikert 表示：“我们看到了数据和模型拥有者的许多需求，他们想要让数据和模型变得更加准确并能够应用于更多的领域。”

Masterful AI 使用各种 NVIDIA GPU 在 PC 上构建和测试其模型，然后在云端运行其最大的基准测试。该公司的客户同样也在本地和云端使用这些工具。

Rikert 表示：“NVIDIA AI 的可移植性很强，所以很容易从本地开发过渡到云端部署，而有些平台则不是这样。”

Masterful AI 还帮助客户最大程度地利用 NVIDIA GPU 中的内存来加速训练。

他表示：“如果没有 NVIDIA GPU，我们就无法完成我们的工作。我们无法在 CPU 上训练我们的模型，并且我们发现相比其他加速器，NVIDIA GPU 同时具备了最佳的运营商支持、性能和价格。”

Masterful AI 是 NVIDIA 初创加速计划成员，这项免费的全球计划帮助初创企业获得新技术、专业知识和投资者。通过初创加速计划，Rikert 的团队将测试 Omniverse Replicator，生成可进一步改善 AI 训练的合成数据。

合成数据越来越多地被用于增强真实世界的数据集。它可以在边缘案例中以及在用户缺乏真实世界数据时提高 AI 的性能。

Rikert 表示：“我们现在可以通过帮助优化客户所使用的合成、标记和未标记数据组合来提高 AI 模型的质量。”

NVIDIA 为成熟的软件厂商和几十家初创企业的巨灾风险产品提供支持，这些公司同样也是 NVIDIA 初创加速计划成员。

例如位于多伦多的 Riskthinking.AI 在 AI 的辅助下，使用概率模型对气候变化所带来的经济影响进行估算；位于旧金山的 Heavy.ai 提供 GPU 加速的分析和可视化工具来帮助识别隐藏在大规模地理空间和时间序列数据集中的机会和风险。

洛克希德马丁公司使用 NVIDIA AI 帮助美国政府机构扑灭野火。联合国卫星中心与 NVIDIA 联合管理气候风险并培训数据科学家如何应对洪水灾害。

包括埃森哲、德勤和安永在内的全球解决方案集成商也提供 NVIDIA 加速的巨灾风险产品。

这个巨大的生态系统正在与因气候变化而加剧的各种灾难作斗争。

Rikert 表示：“巨灾正变得越来越普遍，所以我们正在利用我们与客户和合作伙伴合作的经验，通过实现模型开发的自动化来帮助其他人更快地洞察到灾害的来临。”