Công nghệ Học sâu tham gia bảo vệ môi trường

Công nghệ Học sâu tham gia bảo vệ môi trường
Tạp chí Nhịp sống số - Trong mô hình vừa được ra mắt, công nghệ máy tính học sâu (Deep Learning) mới sẽ hỗ trợ các nhà khoa học phân tích những hình ảnh thăm dò từ Rạn san hô Bờ Đá Lớn một cách nhanh chóng và chính xác.

Cụ thể, Dell Technologies hợp tác cùng tổ chức bảo tồn Citizens of The Great Barrier Reef (Công dân của Rạn san hô Bờ Đá Lớn - có trụ sở tại Úc) vừa ra mắt mô hình công nghệ máy tính học sâu để hỗ trợ các nhà khoa học trên toàn cầu phân tích những hình ảnh thăm dò từ Rạn san hô Bờ Đá Lớn một cách nhanh chóng và chính xác trong giai đoạn kế tiếp của Great Reef Census (Thăm dò Số lượng Rạn san hô- GRC). 

GRC là một chương trình hợp tác rộng lớn trong khu vực châu Á – Thái Bình Dương và Nhật Bản (APJ) với sự kết hợp về chuyên môn của đội ngũ “Citizens of the Great Barrier Reef”, Dell, những nhà nghiên cứu từ Đại Học Queensland (UQ) và Đại học James Cook (JCU), “Sahaj Software Solutions” và các nhà khoa học thành viên. Dell cũng làm việc với đội ngũ khoa học dữ liệu của hãng tại Singapore để liên tục điều chỉnh và thực hiện thử nghiệm cộng đồng rộng rãi một số mô hình học sâu nhất định để đảm bảo các tiêu chuẩn đánh giá đạt yêu cầu.

Công nghệ học sâu sẽ được sử dụng trong việc phân tích những hình ảnh thăm dò từ Rạn san hô Bờ Đá Lớn

Theo Dell, Mô hình học sâu (Deep Learning) mới của Dell sẽ cung cấp thông tin tốt hơn cho những nỗ lực bảo tồn Rạn san hô Bờ Đá Lớn, một trong những kỳ quan thiên nhiên vĩ đại nhất của thế giới.

Giải pháp vùng biên của Dell được triển khai trên tàu thủy sẽ tự động tải lên những dữ liệu trực tiếp đến mô hình học sâu thông qua mạng di động để cập nhật hình ảnh theo thời gian thực. Qua đó giúp tăng độ chính xác và hiệu quả của GRC chứ không chỉ dựa vào các tình nguyện viên như trước. Từ đó, các nhà khoa học có thể xác định được những khu vực cấp thiết cần được phục hồi nhanh chóng và những thời điểm quan trọng trong năm, ví dụ như mùa sinh sản thường niên.

Tham gia vào chương trình, công nghệ học sâu phân vùng ảnh sử dụng hệ thống tăng tốc bộ xử lý đồ họa (GPU) điện toán hiệu năng cao (HPC) của Dell để huấn luyện mô hình và một hệ thống PowerScale của Dell để chứa dữ liệu. Nền tảng điện toán trên bờ bao gồm các máy chủ Dell PowerEdge hỗ trợ huấn luyện một cụm AI và đa công cụ suy luận AI. Nhờ đó, các nhà khoa học chỉ mất chưa đến một phút cho mỗi tấm hình. Đây là con số vô cùng ấn tượng nếu so với thời gian bảy hoặc tám phút trong những giai đoạn thăm dò trước đây. Trong đợt GRC đầu tiên, để đánh giá 13.000 tấm hình, các tình nguyện viên cần đến 1.516 giờ. Với mô hình mới, lượng dữ liệu tương tự có thể được xử lý trong chưa đầy 200 giờ. 

Đại diện Dell cho biết, qua việc tạo ra những công nghệ thúc đẩy quá trình xử lý và hợp tác với những khách hàng, đối tác, nhà cung cấp... cũng như cộng đồng, Dell muốn hỗ trợ thực hiện những hành động chống biến đổi khí hậu.

Trong chiến dịch năm nay, các tình nguyện viên sẽ xử lý 42.000 tấm hình được thu thập từ 315 rạn san hô phân bổ khắp 2.300 km của công viên đại dương rạn san hô.

Các tình nguyện viên của chương trình GRC

Dự kiến, trong thời gian tới, chương trình GRC sẽ được mở rộng đến những rạn san hô khác trên toàn cầu với sự hỗ trợ từ giải pháp vùng biên có tính tương tự và khả mở, cũng như mô hình học sâu của Dell. Các địa điểm thử nghiệm đầu tiên bên ngoài Úc sẽ bắt đầu tại Indonesia.

Ông Amit Midha, Chủ tịch, khu vực châu Á – Thái Bình Dương & Nhật Bản và Nhóm giải pháp Thành phố số trên toàn cầu, Dell Technologies, chia sẻ: “Thông qua nỗ lực khảo sát rạn san hô lần đầu này, chúng tôi đã phát triển một giải pháp công nghệ có thể hỗ trợ thu về dữ liệu vô giá theo thời gian thực. Trong giai đoạn tiếp theo của mối quan hệ hợp tác sáng tạo với Tổ chức “Citizens of the Great Barrier Reef”, chúng tôi đã và đang tận dụng sức mạnh của công nghệ học sâu để mở rộng các nỗ lực bảo tồn của đội ngũ đối tác”.

Có thể bạn quan tâm

Tập đoàn hàng đầu về quản lý năng lượng, Schneider Electric đã phát triển nhiều dòng APC UPS tân tiến trong 4 thập kỷ, giúp đảm bảo nguồn điện ổn định và tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng, hỗ trợ trung tâm dữ liệu giảm thiểu dấu chân carbron, hướng đến phát triển bền vững.