Saildrone 在全自動海洋監(jiān)測領域“一石激起千層浪”。

Saidrone 航海數(shù)據(jù)采集技術已經(jīng)在北大西洋近距離追蹤了颶風、發(fā)現(xiàn)了太平洋的一座 3,200 英尺高的水下山峰，并開始繪制全球海底地圖。

這家總部位于舊金山灣區(qū)的公司所開發(fā)的自動無人駕駛水面航行器（USV）搭載了多種傳感器，所采集的數(shù)據(jù)在邊緣的 NVIDIA Jetson 模塊進行 AI 處理后，使用 NVIDIA DeepStream 軟件開發(fā)套件對原型進行智能視頻優(yōu)化。 

Saildrone 致力于讓海洋情報采集變得經(jīng)濟高效，為科學、漁業(yè)、天氣預報、海洋測繪和海事安全行業(yè)提供數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。

該公司擁有三種不同的 USV，并通過其 Mission Portal 控制中心服務監(jiān)測自定義任務和近乎實時地將數(shù)據(jù)可視化。Saildrone 還免費向公眾開放部分歷史數(shù)據(jù)。 

Saildrone 軟件工程副總裁 Blythe Towal 提到了 2021 年威脅百慕大的強氣旋：“我們的 USV 曾駛入三次大颶風中，還穿過了颶風 Sam 的風眼。所有航行器都穿越了颶風，足以證明它們非常堅固。”

Saildrone 成立于 2012 年，目前已獲得 1.9 億美元的融資。這家初創(chuàng)企業(yè)是 NVIDIA 初創(chuàng)加速計劃的成員，該計劃專為企業(yè)提供技術支持和 AI 平臺方面的指導。

讓 AI 在海洋水域得以使用

Saildrone 在海洋和湖泊環(huán)境研究中所進行的無人數(shù)據(jù)采集任務，激發(fā)了人們的興趣。

夏威夷大學馬諾阿分校使用三艘 23 英尺長的 Saildrone Explorer USV 研究海洋酸化對氣候變化的影響。這項為期六個月的任務將環(huán)繞夏威夷島、毛伊島、歐胡島和考伊島，評估該州周圍的海洋健康狀況。

海洋酸化是指海洋的 pH 值降低，而造成酸化的原因包括化石燃料的燃燒和海洋養(yǎng)殖業(yè)等，這都會對珊瑚、牡蠣、蛤蜊、海膽和鈣質浮游生物造成影響，從而威脅到海洋的生態(tài)系統(tǒng)。 

Saildrone 最近與 Seabed 2030 合作，一同繪制完整的世界大洋地圖。Seabed 2030 是日本財團（The Nippon Foundation）與全球海陸數(shù)據(jù)庫（GEBCO）的一個合作項目，其目標是在 2030 年之前繪制出全球大洋的海底地圖。

Saildrone 創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官 Richard Jenkins 表示：“Saildrone 希望維護一個健康的海洋與可持續(xù)發(fā)展的地球。而完整的海底地圖是實現(xiàn)這一愿望的基礎?！?/p>

全球科學界正在將 NVIDIA AI 應用于氣候研究，比如構建超本地氣候模型、使用 AI 改善碳封存、研究可再生能源等等。為了預測氣候變化，NVIDIA 正在開發(fā)世界上最強大的 AI 超級計算機 Earth-2，它將被用于在 Omniverse 中創(chuàng)建地球的數(shù)字孿生。

節(jié)能的數(shù)據(jù)處理

與傳統(tǒng)的船只和船員相比，Saildrone USV 能讓研究人員利用更少的資源采集更多的數(shù)據(jù)，不但能夠節(jié)約能源，還能使船員遠離危險。

這些 USV 專為惡劣天氣和長時間任務而打造。近期，該公司的一艘 USV 完成了為期 370 天的二氧化碳監(jiān)測航行。這艘 USV 從羅德島出發(fā)，橫跨北大西洋到達佛得角，再沿赤道到達非洲西海岸，最后返回佛羅里達。

若想主要依靠太陽能和風能運行，就需要使用節(jié)能的計算來處理海量數(shù)據(jù)。

Towal 表示：“利用太陽能，通過使用 NVIDIA Jetson，我們的計算負載功耗比運行 GPU 的常規(guī)計算平臺更低，這對于我們執(zhí)行此類任務至關重要。”

將邊緣 AI 運用于海洋勘測

通過使用 NVIDIA JetPack SDK，Saildrone 在 Jetson 平臺上獲得了完整的硬件加速邊緣 AI 開發(fā)環(huán)境。公司通過在該模塊上進行機器學習實現(xiàn)了基于圖像的航行器探測，以此輔助導航。

Saildrone 領航員利用從航行器傳回的海洋氣象數(shù)據(jù)設定航點并優(yōu)化航線。所有 USV 均被全天候監(jiān)測，操作員可根據(jù)需要通過云端遠程更改航線。

由于從生成高分辨率圖像的高性能傳感器套件進行傳輸?shù)膸捰邢耷页杀靖甙?，機器學習主要在本地的 Jetson 模塊上運行，但也可以通過衛(wèi)星連接到云端運行。

這些 USV 攜帶用于測量風力、溫度、鹽度和溶解碳的海洋學傳感器。Saildrone 還能利用測深傳感器研究海底和湖底，包括使用單波束或多波束深層聲納測繪加深或擴大勘測范圍等。該公司的感知傳感器套件包含了雷達和可視化水下聲學傳感器。

在深海使用 DeepStream

Saildrone 充分利用 NVIDIA DeepStream SDK 開發(fā)其視覺 AI 智能應用和服務。開發(fā)者可以使用該套件為 AI 視頻、音頻和圖像分析構建通暢的傳輸通道。

DeepStream 的吞吐量提升了 10 倍，應用范圍也從邊緣擴展到云端的各個領域，可用于開發(fā)能夠處理多個視頻、圖像和音頻流的最佳智能視頻應用。

依靠 DeepStream 的圖像預處理和模型推理能力，Saildrone 甚至可以在海上利用太陽能和風能實現(xiàn)邊緣機器學習。