Az Island Conservation a Lenovo és az NVIDIA gépi tanulási megoldásait használja fel szigetek ökoszisztémáinak helyreállítására

0
602

A mesterséges intelligencia segítségével történő képfeldolgozás optimalizálása és felgyorsítása segít a természetvédelmi szakértőknek megőrizni a tengeri madarak fészkelőhelyeit a Robinson Crusoe-szigeten.

Világszerte veszélyben van a biodiverzitás, azaz a biológiai sokféleség. Jelenleg sok tudós szerint a hatodik tömeges kihalás előtt állunk – sajnos már az elmúlt évszázad során is növény- és állatfajok százai vesztek el örökre.

A szigetek ökoszisztémái különösen érzékenyek lehetnek az emberi tevékenységre. A Csendes-óceán déli részén található Robinson Crusoe-szigeten az őshonos tengeri madarak könnyű prédái egy invazív fajnak: a dél-amerikai ormányos medvének, vagy coatinak. Az emberek csaknem egy évszázaddal ezelőtt hozták be a szigetre a coatit, mely egy házimacska méretű emlős és ugyanabba a családba tartozik, mint a mosómedve, amelyek fészkelőhelyeiken veszélyeztetett madarakra vadásznak az egész szigeten.

A szigetek ökoszisztémáinak védelme

A Robinson Crusoe-szigeten az invazív fajok elleni küzdelem éllovasa az Island Conservation: egy nemzetközi non-profit szervezet, amely helyreállítja a szigetek ökoszisztémáit a vadon élő állatok, az óceánok és a közösségek javára. Az Island Conservation hosszú évek óta dolgozik együtt a sziget lakóival, hogy segítsen megvédeni a veszélyeztetett és veszélyeztetett fajokat.

A szigetek védelmében az invazív ormányos medve fizikai eltávolítása a madarak fészkelő helyekről csak egy része a kihívásnak. A coati tevékenység nyomon követése érdekében a szervezet több mint 70 távoli kameracsapdával gondosan figyeli a madarak fészkelőhelyeit.

Több ezer kép feldolgozása havonta

A szervezet kameracsapdái hatalmas mennyiségű adatot generálnak – körülbelül 140 000 képet havonta –, amelyeket össze kell gyűjteni, és elemezni kell coati tevékenység jeleit keresve. A múltban a Szigetvédelmi csapat nagymértékben támaszkodott manuális folyamatokra ennek a feladatnak a végrehajtása során. 10 000 kép feldolgozásához egy képzett szakértőnek nagyjából nyolc óra megállás nélküli munkára lenne szüksége. Ráadásul a kézi feldolgozás értékes erőforrásokat vont el az Island Conservation létfontosságú terepen végzett munkájától. A szervezet tudta, hogy kell egy jobb módszer. Ekkor jött a gépi tanulásban rejlő lehetőségek felismerése.

David Will, az Island Conservation innovációs vezetője így emlékszik vissza a kihívásra: „Elkezdtünk kísérletezni gépi tanulási [ML] modellekkel a képfeldolgozás felgyorsítása érdekében. Meg voltunk győződve arról, hogy az automatizálás a helyes út, de az egyik nagy kihívást a csatlakozás jelentette. Az általunk vizsgált ML megoldások közül sok megkövetelte, hogy az összes fényképünket a felhőbe helyezzük feldolgozás céljából. De a Robinson Crusoe-szigeten egyszerűen nem volt elég megbízható internetkapcsolatunk ehhez.”

Ideiglenes megoldásként az Island Conservation SD-kártyákra mentette a kameracsapdák képeit, és elküldte őket Santiago de Chilébe, ahol feldolgozás céljából feltölthetők voltak a felhőbe. Míg a légiposta volt a leggyorsabb és leggyakrabban használt kapcsolat a sziget és a szárazföld között, a szolgáltatás csak kéthetente futott – és akár három hónapos késés is eltelt a között, hogy a kameracsapda felvette a képet, és a Island Conservation megkapta az elemzést.

David Will így nyilatkozott: „Az invazív faj észlelése és a válaszadás közötti időszak azt jelentette, hogy nem volt elég időnk meghozni azokat a döntéseket, amelyeket meg kell hoznunk, hogy megakadályozzuk a kihalást a szigeten.”

Az infrastrukturális kihívások kezelése

Ekkor jött képbe a Lenovo. A Lenovo Work for Humankind kezdeményezés finanszírozásával, amelynek célja a technológia jó felhasználása, 16 önkéntesből álló globális csapat utazott a szigetre. A Lenovo intelligens technológiáját használva az eszközöktől a szoftverekig, az informatikai szolgáltatásoktól a szerverekig, az önkéntesek elvégezhették saját napi munkájukat, miközben önkéntesként segítették a sziget hálózati infrastruktúrájának fejlesztését: 1 Mbps-ról 200 Mbps-ra növelték a sávszélességet.

A Robinson Crusoe-szigetet zord tengeri körülmények sújtják, korlátozott hozzáféréssel. Olyan stabil rendszerre volt szükségük, amely lehetővé teszi az adatok számítását, és lehetővé teszi a távoli kezelést. A megoldás a Lenovo ThinkEdge SE450 volt, NVIDIA® A40 GPU-kkal. A mesterséges intelligencia által optimalizált edge szerver robusztus kialakítású, mely képes ellenállni a szélsőséges körülményeknek. A Lenovo az Island Conservation szolgáltatással együttműködve szabta a szervert az igényekhez, és további grafikus kártyákat adott hozzá, hogy növelje a csomópontonkénti mesterséges intelligencia-feldolgozási képességet. „A Santiagóban meglévő szuperszámítógépes képességeket átvettük, és sokkal kisebb formába idehoztuk” – mondja Charles Ferland, a Lenovo Edge Computing részlegének alelnöke és vezérigazgatója.

A ThinkEdge SE450 szükségtelenné tette a helyszíni technikusokat. Ellentétben az adatközpontokkal, amelyeknek helyszíni személyzetre van szükségük, a ThinkEdge szervert a Lenovo csapattagjai távolról is felügyelhetik és karbantarthatják. Tökéletes megoldásnak bizonyult. A ThinkEdge szerver lehetővé teszi a teljes távoli hozzáférést és az eszköz kezelését, amivel a döntések meghozatala hónapokról napokra felgyorsul.

David Will így kommentálja a történteket: „A Lenovo segített nekünk mindkét A40-et futtatni, ugyanakkor rendkívüli módon felgyorsította a feldolgozást, amit korábban nem tudtunk megtenni. Rendkívül jól működött, és szinte az összes eddigi feldolgozást a ThinkEdge SE450-en végeztük.”

Az automatizálás ereje

A coatis észlelésének és osztályozásának automatizálása érdekében a Lenovo adattudósai a mesterséges intelligencia kiválósági központjától egyéni mesterséges intelligencia szkriptet készítettek, amely a MegaDetectorból – egy nyílt forráskódú objektumészlelési modellből – észleli és elkülöníti a coatist más fajoktól. Ezt követően a Lenovo adattudósai egy ML-modellt készítettek egy egyéni adathalmazra, hogy többféle osztályozási eredményt adjanak a Robinson Crusoe-szigeten található kilenc fajra.

Ez a kétlépcsős GPU-képes detektor- és osztályozó folyamat 24 000 kameracsapda kép alapján képes egyetlen perc alatt eredményt adni. Korábban ez egy képzett szakértőnek húsz órát vett volna igénybe – ez elképesztő, 99,9%-os időmegtakarítást jelent. A modell 97,5%-os pontosságot ért el egy teszten, körülbelül 400 besorolással másodpercenként. Az NVIDIA CUDA-kompatibilis GPU-inak kiaknázása lehetővé tette, hogy a MegaDetector 160-szoros sebességét növelje a korábbi megvalósításhoz képest.

Sachin Gopal Wani, a Lenovo mesterséges intelligenciával foglalkozó adattudósa így nyilatkozott: „A felhasználó által könnyen értelmezhető megoldás biztosítása AI vezető szerepünk döntő része. Készítettem egy egyedi szkriptet, amely a TimeLapse-szal kompatibilis kimeneteket generál – ez a szoftver, amelyet a természetvédők világszerte használnak eredményeik megjelenítésére. Ez sokkal gyorsabb megjelenítést tett lehetővé a nem műszaki végfelhasználók számára további képek tárolása nélkül. Megoldásunk lehetővé teszi az eredmények betöltését az eredeti képekkel, amelyek átfedésben vannak az osztályozási eredményekkel, így terabájtnyi lemezterületet takaríthatunk meg.”

Ezekkel az ML lehetőségekkel a Island Conservation nagy biztonsággal ki tudja szűrni azokat a képeket, amelyek nem tartalmaznak invazív fajokat. A frissített internetkapcsolat segítségével a szervezet a coati tevékenységéről képeket tölthet fel a felhőbe, ahol a szárazföldön tartózkodó önkéntesek értékelik a képeket, és gyorsan ajánlásokat küldenek a szigetnek.

„Az ML használatával felgyorsíthatjuk a képfeldolgozást, percek alatt eredményt érhetünk el, és a stratégiai döntéshozatali időt három hónapról néhány hétre csökkenthetjük” – mondja David Will. “Ez a rövidebb reakcióidő azt jelenti, hogy több madár védett a közvetlen ragadozástól és gyorsabb a populáció helyreállítása.”

A jövő

A jövőre nézve az Island Conservation azt tervezi, hogy folytatja együttműködését a Lenovo AI  Center of Excellence-szel, hogy kifejlessze a Gen AI-t más típusú invazív fajok kimutatására, beleértve az őshonos állatvilágot fenyegető másik nagy veszélyt: a rágcsálókat.

„A Lenovo támogatásával most látjuk, mennyivel egyszerűbb modelljeinket betanítani más invazív fajok kimutatására a Robinson Crusoe-szigeten” – mondja David Will. „Nemrég létrehoztam egy tesztkörnyezetet egy új faj kimutatására. A modell mindössze hét órás betanítása után 98%-os észlelési pontosságot rögzítettünk – ez kiemelkedő eredmény.”

Ahogy a projekt hatóköre bővül, az Island Conservation azt tervezi, hogy több Lenovo ThinkEdge SE450 eszközt használ NVIDIA A40 GPU-val az új projektekhez más szigeteken. A Lenovo ThinkEdge portfólióját az Edge AI következtetésekre optimalizálták, kiemelkedő teljesítményt és robusztusságot kínálva az adatok biztonságos feldolgozásához ott, ahol azokat létrehozták.

A Lenovo és az NVIDIA technológia által támogatott Island Conservation minden eddiginél erősebb pozícióban van az őshonos fajok védelmében az invazív fenyegetésekkel szemben.

David Will azt mondja: „Sok projektünkben azt látjuk, hogy a projekt teljes költségének több mint 30%-át arra fordítják, hogy eltávolítsák az invazív kórokozók utolsó 1%-át, és megerősítsék hiányukat. A Lenovóval kemény adatok alapján hozhatunk döntéseket, nem pedig megérzéseinken, ami azt jelenti, hogy a Island Conservation hamarabb kezd új projektekhez.”

Óceánjaink gyógyítása

Az Island Conservation és a Lenovo Robinson Crusoe szigeten végzett munkája precedensként szolgál majd a jövőben. A csapat azt tervezi, hogy a mesterséges intelligencia-alkalmazást a világ különböző szigetein – a Karib-tengertől a Csendes-óceán déli és nyugati részéig, az Indiai-óceán középső részéig és a Csendes-óceán keleti részének – különböző invazív fajokra is implementálja, hogy megmentsék a veszélyeztetett fajokat. Ez jócskán hozzátesz a biológiai sokféleség megőrzéséhez és az éghajlatváltozással szembeni ellenálló képesség növeléséhez.

Az Island Conservation, a Re:wild és a Scripps Institution of Oceanography nemrégiben indította el az Island-Ocean Connection Challenge programot, hogy civil szervezeteket, kormányokat, finanszírozókat, szigeti közösségeket és magánszemélyeket hozzanak össze annak érdekében, hogy 2030-ig megkezdjék 40 globálisan jelentős óceáni sziget ökoszisztémájának helyreállítását.

„Minden összefügg az úgynevezett szárazföld-tenger körforgásban” – mondja David Will. „Az egészséges óceánok az egészséges szigetektől függenek. A szigeti és tengeri ökoszisztéma elemei körforgásban vannak egymással, megosztva a bennük lévő növények és állatok számára létfontosságú tápanyagokat. Az őslakos kultúrák évszázadok óta így gazdálkodtak az erőforrásokkal. Az éghajlatváltozás, az óceánok pusztulása, az invazív fajok és a biológiai sokféleség csökkenése teljes szárazföldi-tengeri ökoszisztémák összeomlását okozza, és a szigetek közösségei aránytalanul nagy hatással vannak rájuk.

Az Island-Ocean Connection Challenge a természetvédelem új korszakának hajnalát jelzi. David Will így zárja: „Közös erőfeszítésünk, amelyet a Lenovo és az NVIDIA támogat, segít áthidalni a digitális megosztottságot a szigeti közösségekben, hogy a legmodernebb technológiát hasznosíthassák ökoszisztémáik helyreállításában, újraélesztésében és védelmében. Továbbá, hogy ne maradjunk le az AI alkalmazásában.”

techkalauz.hu – az online techmagazin

HOZZÁSZÓLOK A CIKKHEZ

Kérjük, írja be véleményét!
írja be ide nevét