共同了解 AI 如何帮助全球组织机构和一线保护人员在拯救犀牛、对鲨鱼进行分类、探测野火等领域发挥作用。
全球多地正在使用 AI 助力保护维系地球生命网络的野生动植物。
数据显示，目前约有 100 多万种生物濒临灭绝。因此，这项工作对于维持生态系统和守护生物多样性至关重要。
联合国设立世界野生动植物日，以此提高人类对野生动植物和地球的保护意识。
今年联合国的宣传视频告诉我们：“人类的生存依赖于野生动植物，如同它们的生存也依赖于人类。”
下面让我们进一步了解正在使用 NVIDIA AI 和加速计算保护野生动物和自然栖息地的领先非营利组织与初创企业：
Ai2 的 EarthRanger 提供全球最大象群数据库
Ai2 是一家总部位于西雅图的非营利性 AI 研究机构。该机构提供的 EarthRanger 软件平台助力保护区管理人员、生态学家和野生动物生物学家实时制定更明智的野生动物保护行动决策，包括防止偷猎、发现生病或受伤的动物、研究动物行为等。
Ai2 计划使用 EarthRanger 开发一个机器学习模型并在云端使用 NVIDIA Hopper GPU 对该模型进行训练，使其能够预测大象在靠近人类与野生动物边界区域的移动轨迹。提前预警象群可能带来的农作物破坏事件，避免引发人类报复行为。
通过接入由 EarthRanger 用户分享的数据所构建的全球最大象群活动数据库，该 AI 模型可帮助预测象群的行为，并及时提醒区域管理者安全引导大象避开可能对它们或附近的人类造成危险的情况。区域管理者或护林员通常会使用直升机、车辆和辣椒安全引导大象改道。
这头名叫 Hugo 的大象所佩戴的监视装置可保障它的安全
图片由 Mara Elephant Project 提供
除了大象之外，EarthRanger 还能够收集、整合和显示大量野生动物数据。这些数据来自 100 多个数据源，包括红外触发摄像头、声学传感器、卫星、无线电等。然后，该平台会将数据与实地报告合并成一个统一的视图，显示保护区内佩戴项圈的野生动物、护林员、执法设备和基础设施的情况。
EarthRanger 平台界面
Ai2 的 EarthRanger 总监 Jes Lefcourt 表示：“只要任何一个国家、一个物种或一项环境事业提出需求，我们就可以为实地组织的相关保护工作提供支持。”
目前已有 76 个国家的 650 个保护区部署了 EarthRanger，覆盖非洲几乎所有国家公园、美国约十几个州的渔业和野生动物部门以及拉丁美洲和亚洲的众多用户。
下文将重点介绍其中四家合作伙伴：Rouxcel Technology、OroraTech、Wildlife Protection Services 和 Conservation X Labs。
Rouxcel Technology 使用 AI 拯救犀牛
南非初创公司 Rouxcel Technology 开发的 AI 犀牛手表 RhinoWatch 通过接入 EarthRanger 学习濒临灭绝的黑犀牛和白犀牛的行为模式，实时向相关部门预警任何异常迹象。异常情况包括犀牛偏离典型的栖息地、与其他动物争夺领地以及其他可能威胁生命的情况。
由于全球犀牛数量已从 20 世纪初的 50 万头锐减至约 2.8 万头，因此这项工作至关重要。
一头佩戴 Rouxcel RhinoWatch 的白犀牛
图片由 Hannah Rippon 提供
总部位于开普敦的 Rouxcel 已在南非 40 多个保护区部署了 1200 多块 RhinoWatch，这些设备均使用 NVIDIA 加速计算技术训练和优化。这家初创企业使用 Ai2 EarthRanger 平台保护着 120 多万英亩的犀牛栖息地，近期还开始为肯尼亚和纳米比亚的保护工作提供帮助。
未来，Rouxcel 正在开发的 AI 模型将帮助防止更多物种遭遇偷猎和与人发生冲突，包括极度濒危物种穿山甲。
OroraTech 使用 NVIDIA CUDA 和
Jetson 监控野火和野生动物安全
OroraTech 是 NVIDIA 初创加速计划（面向前沿初创企业的计划）成员。该公司使用 EarthRanger 平台为野生动物提供多方位保护，其野火监测服务融合卫星影像与 AI 技术，守护生态环境和野生动物安全。
OroraTech 结合卫星、地面摄像头、空中观测和当地气象信息，探测自然栖息地面临的威胁并实时向用户发出警报。该公司的技术监控着直接影响非洲和澳大利亚野生动物的超过 3000 万公顷土地，这几乎相当于整个大堡礁的面积。
OroraTech 在澳大利亚探险国家公园附近
监测到早期森林火灾
OroraTech 为其所有卫星有效载荷（卫星上专为执行特定任务而设计的仪器、设备和系统）配备了用于边缘 AI 和数据处理的 NVIDIA Jetson 模块。通过 GPU 加速图像处理，OroraTech 大大减少了延迟，在图像采集后五分钟内即可向地面用户发送火情警报。
这条基于AI的火灾探测管线使用 NVIDIA cuDNN 深度神经网络基元库和 NVIDIA TensorRT 软件开发套件进行空间热异常探测和云遮蔽，实现了高精度火灾探测。
Wildlife Protection Solutions
帮助保护濒危物种
跨国非营利组织 Wildlife Protection Solutions（WPS）为 50 多个国家的 250 多个保护项目提供支持。该组织在全球部署了约 3000 个远程摄像头，使用 AI 模型对动物和偷猎者进行实时监控，抢在野生动物受到伤害之前提醒护林员进行干预。
WPS 技术检测到的狮子
WPS 同样接入了 EarthRanger 平台，并且使用 NVIDIA 加速计算优化其 AI 模型的训练和推理。该模型每天处理和分析 65000 张照片。
WPS 工具完全免费并且可在任何手机、平板电脑或台式电脑浏览器上使用。该工具能够对敏感区域的野生动物或人类进行远程监控、发出早期预警并自动进行主动威慑。
Conservation X Labs 通过众包图像识别物种
总部位于华盛顿特区的 Conservation X Labs 致力于阻止第六次生物大灭绝（即由于自然现象和人类活动造成世界大部分生物灭亡）。该组织也在使用 EarthRanger，包括其专为自然保护研究领域开发的开源 AI 软件 Wild Me。
Wild Me 帮助全球 2000 余名研究人员对海洋和陆地物种进行 AI 赋能的野生动物种群研究。
例如 Wild Me 可以帮助研究人员使用计算机视觉对鲸鲨进行分类：
以上视频来自 Conservation X Labs 的 Wild Me
这个众包数据库目前已收集 1400 万张物种照片，任何人都可以上传物种图像， NVIDIA 加速计算技术训练而成的 AI 基础模型会帮助识别图像中的物种。这简化并加快了动物种群评估等研究工作，为防止物种灭绝提供了支持。
此外，Conservation X Labs 的 Sentinel 技术利用 AI 彻底改变了传统的野生动物监控工具，例如跟踪摄像头和声学记录仪等。它能够在采集环境数据的同时对数据进行处理，并通过卫星和蜂窝网络为保护区工作人员提供以数据为依据的实时洞察。
迄今为止，Sentinel 设备已针对 80 个物种生成了约 10 万条可操作的洞察。下面的视频介绍了该技术如何标记出一只跛行的黑豹，以便野生动物保护者能够迅速介入提供帮助：
以上视频来自 Conservation X Labs 的 Sentinel
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