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    英特爾:從宇宙到海洋,科技賦能人類探索未知

    2018-04-24 09:06 來源:美通社 作者:Angelina

    4月18日,在“數造未來·IN無止境”2018英特爾中國媒體紛享會上,英特爾中國研究院院長宋繼強,講述了從宇宙到海洋,與英特爾人工智能有關的故事。當人工智能踏上星辰大海的征途,它將使數據更好地幫助人類探索未知,讓人類與自然更和諧地發展。

    英特爾中國研究院院長宋繼強分享科技如何賦能人類探索未知

    英特爾中國研究院院長宋繼強分享科技如何賦能人類探索未知

    人工智能為月球“畫像”

    人類從未停止過仰望星空,在太空探索領域,英特爾也是一個“實干家”。NASA的前沿發展實驗室正在與英特爾合作,借助其人工智能技術來制作月球隕石坑的地圖,以發現隱藏的資源。

    月球兩極地區永遠處于陰影之中的隕石坑有可能充滿了水、冰和其它易揮發性資源,可用于生產火箭燃料、宇航員所需的空氣補給或其它基礎性材料。但是陰影中的月球表面在NASA的圖片中造成了假象,這使月球勘探者很難在潛在的登陸地點制作精確的地圖。

    而深度學習可以加快圖片識別等數據處理流程,快速發現并制作月球隕石坑和障礙物的地圖。NASA前沿發展實驗室和英特爾合作,利用3萬張圖片制作了一個隕石坑圖片訓練庫。這個團隊將月球隕石坑檢測自動化,精確度達到98.4%。通過在英特爾Nervana云上運行算法,只用一分鐘就可把1,000張圖片分類,比人類專家快100倍。海量的數據處理在眨眼之間即可完成。

    在外太空執行長期勘探任務的人員無法攜帶所需的所有資源。因此,發現月球上的資源會有助于NASA未來的月球計劃甚至火星登陸任務,讓我們離“太空夢”更進一步。

    英特爾中國研究院院長宋繼強講述用人工智能為月球“畫像”的故事

    英特爾中國研究院院長宋繼強講述用人工智能為月球“畫像”的故事

    拯救鯨魚和海洋

    除了尋找宇宙星空的可能,在浩瀚大海中,英特爾的技術還扮演著保護海洋生物的角色。在幾個世紀的捕鯨活動和棲息地破壞之后,拯救鯨魚成為現代科學的拯救目標之一。

    2017年,英特爾與Parley for the Oceans合作開展了SnotBot計劃,通過英特爾提供的人工智能和無人機技術,分析鯨魚健康和海洋環境,保護海洋系統。

    SnotBot是由改裝的無人機而開發,用來收集鯨魚的噴水、鼻涕以及呼氣的聲音。鯨魚的噴水富含生物數據,包括DNA、懷孕激素、病毒、細菌和毒素等。研究人員只需要待在離鯨魚較遠的船上,確保不會驚擾到它們,然后SnotBot設備就可以把收集的樣本準確無誤地傳遞回來。利用英特爾在智能互聯技術方面的優勢,研究人員可以把數據從無人機下載到運算機器上,精準識別并實時監測鯨魚的健康狀態。

    英特爾在人工智能技術上的優勢,有效幫助了研究員在緊急情況中及時地做出判斷和決策,并更快地針對收集的數據采取行動,從而使海洋生物的長期健康狀況得到改善。

    無人機追蹤北極熊

    就像鯨魚一樣,北極熊的生存狀況同樣受到威脅。世界上大約有25,000只北極熊。預計到2050年,這一數字將下降30%。北極熊數量衰減速度之快,讓我們不得不時刻追蹤所有現存北極熊的數量與狀態。

    然而,利用直升機進行探索的傳統方法具有入侵性,并且成本高昂。科研人員面對北極險惡環境也是極富挑戰性的。因此,部署無人機能夠讓科研人員和野生動物專家更好地從事科研活動。

    英特爾正在與野生動物攝影師兼環保人士合作,利用英特爾? Falcon? 8+無人機設備來追蹤北極熊群體,捕捉有關北極熊行為模式的信息。這些技術都讓野生動物和環境科研人員可以更安全、更高效地采集更準確、可靠的數據。

    北極熊是白色動物,通常生活在白茫茫的環境中和漂流的冰面上,所以很難被肉眼發現。有了無人機和熱成像攝像機,即使在冰天雪地中也能輕松地發現北極熊。

    通過跟蹤北極熊的行為,例如繁殖、喂養和遷徙習慣,不僅能幫助科學家了解氣候變化對北極的影響,還能洞察到整個地球的健康狀況。使用英特爾Falcon 8+系統研究北極熊所取得的進展,創造了新的科研機會,以前所未有的方式支持著科學探索。

    數據正在撬動地球,守護極地的冰雪、與海洋同呼吸共命運、讓人類飛向深遠的星空。人工智能從人類曾經的想象中來到了現實世界,而現在英特爾的人工智能技術正在突破想象的邊界和數據的邊界,賦予人類更宏大的遠景和未來。作為一家以數據處理為核心的企業,英特爾深刻地認識到未來人工智能領域,即將帶來的偉大變革,也意識到這場變革對數據計算的全新要求。《人工智能》電影中被賦予感情的機器人男孩大衛曾說過:“對愛的執著,可以超越一切。”而在實踐社會效益最大化的路途中,對技術的執著,可以超越未來。

    英特爾 宇宙 人類 探索

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