為了推動改善氣候行動，創(chuàng)造健康的全球環(huán)境，NVIDIA 正與聯(lián)合國衛(wèi)星中心（UNOSAT）合作，發(fā)揮深度學(xué)習(xí)和 AI 的力量。

這項工作幫助聯(lián)合國實現(xiàn)了其 2030 年可持續(xù)發(fā)展議程中的 17 項相互關(guān)聯(lián)的可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)，包括 “氣候行動” 和 “可持續(xù)的城市和社區(qū)”。聯(lián)合國通過這些目標(biāo)呼吁所有成員國為全人類的幸福貢獻自己的力量。

聯(lián)合國訓(xùn)練研究所的聯(lián)合國衛(wèi)星中心與 NVIDIA 開展合作的初衷，是使用 AI 進行地球觀測，推動氣候相關(guān)災(zāi)害的管理。該項目被稱為 AI4EO，包含了多項使用 AI 幫助監(jiān)測和評估地球變化的行動。

為了快速追蹤 AI4EO 項目的研發(fā)工作，聯(lián)合國衛(wèi)星中心將其衛(wèi)星圖像技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施與 NVIDIA 的加速計算平臺相結(jié)合。這個由 AI 驅(qū)動的衛(wèi)星圖像系統(tǒng)將采集和分析地理空間信息，提供關(guān)于洪水、野外火災(zāi)和其他氣候相關(guān)災(zāi)害的近實時洞察。

此外，聯(lián)合國衛(wèi)星中心還以 NVIDIA 深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)中心（DLI）關(guān)于使用深度學(xué)習(xí)方法生成準確洪水檢測模型的課程為基礎(chǔ)，上線了一個教育模塊。

聯(lián)合國衛(wèi)星中心主任 Einar Bj?rgo 表示：“我們通過與 NVIDIA 合作，在最短的時間內(nèi)完成了從 AI 研究到實施氣候解決方案的閉環(huán)，讓弱勢群體也能夠從這項技術(shù)中受益?！?/p>

AI 驅(qū)動的衛(wèi)星圖像分析

對于像評估菲律賓熱帶氣旋或湯加火山爆發(fā)帶來的影響這樣的任務(wù)，聯(lián)合國衛(wèi)星中心的緊急測繪服務(wù)可以使用計算機視覺和衛(wèi)星圖像分析獲得關(guān)于復(fù)雜災(zāi)害的準確信息。

近實時分析是管理氣候災(zāi)害事件的關(guān)鍵。人道主義團隊可以利用 AI 提供的以數(shù)據(jù)為依據(jù)的洞察發(fā)現(xiàn)，采取快速、有效的行動抗擊災(zāi)害。這些數(shù)據(jù)還被用于為可持續(xù)發(fā)展政策提供信息、培養(yǎng)用戶的能力和全面加強氣候適應(yīng)性。

為了加速衛(wèi)星圖像技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施，聯(lián)合國衛(wèi)星中心將使用能夠?qū)崿F(xiàn)大規(guī)模 AI 開發(fā)的 NVIDIA DGX 系統(tǒng)以及能夠?qū)⒓铀儆嬎愕牧α繌臄?shù)據(jù)中心傳遞到邊緣的 NVIDIA EGX 平臺。

聯(lián)合國衛(wèi)星中心表示，NVIDIA 技術(shù)將基于 AI 的洪水檢測速度提高了 7 倍，以更高的精度覆蓋更大的區(qū)域。

NVIDIA DLI 災(zāi)害風(fēng)險監(jiān)測課程

除了強大的技術(shù)之外，利用 AI 和數(shù)據(jù)科學(xué)分析并防止氣候災(zāi)難的另一個關(guān)鍵是擁有技能嫻熟的人員。

NVIDIA 全球人工智能計劃副總裁 Keith Strier 表示：“NVIDIA 和聯(lián)合國衛(wèi)星中心共同應(yīng)對氣候變化的影響，并推進聯(lián)合國可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)的實現(xiàn)，這項工作的第一步就是教會數(shù)據(jù)科學(xué)家開發(fā)和部署能夠改進洪水預(yù)測的 GPU 加速模型?！?/p>

聯(lián)合國衛(wèi)星中心已經(jīng)為深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)中心的免費在線課程開發(fā)了一個模塊，該模塊包括如何建立深度學(xué)習(xí)模型來自動檢測洪水事件。

“使用衛(wèi)星圖像監(jiān)測災(zāi)難風(fēng)險”，是 NVIDIA 計劃為全球公共部門社區(qū)提供的眾多氣候行動課程中的首個課程。

聯(lián)合國衛(wèi)星中心模塊基于真實的聯(lián)合國案例研究，而尼泊爾洪災(zāi)則是其中的重點案例。

聯(lián)合國衛(wèi)星中心與 NVIDIA 一起通過免費提供該模塊，幫助全球數(shù)據(jù)科學(xué)家學(xué)習(xí)如何使用加速計算來預(yù)測和應(yīng)對氣候相關(guān)災(zāi)害。

Strier 表示：“我們的目標(biāo)是實現(xiàn)加速計算的普及，幫助大家通過更準確的訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型來更好地預(yù)測和應(yīng)對自然災(zāi)害和改善人類生活。”