作者 | 袁漪琳
出品 | 虎嗅科技組
題圖 | NVIDIA
這兩天，無人不談英偉達。
不過值得興奮的，不隻有元宇宙、黃仁勳的 ” 小人 ” 和自動駕駛。
英偉達和美國航空製造巨頭洛克希德 · 馬丁在周二的 GTC 會議上宣布，他們正準備強強聯手，解決令人頭大的美國山火。
兩家公司稱他們將在矽穀建立一個以人工智能為中心的實驗室，把人工智能基礎設施、Omniverse
平台和洛克希德的實時傳感軟件結合起來，在數字孿生模擬平台上預測山火的蔓延路徑和規模，從而告訴消防人員可以采取什麽策略抑製火勢。通過與美國林務局，以及科羅拉多州火災預防和控製部門合作，兩家公司正在探索控製森林火災的難點。
可以說，Omniverse 站上了這次發布會 C 位，也在試圖力證自己在 ” 科技向善 ” 上的可作為。
英偉達們操的什麽心？
連年野火，對於身處其中的矽穀和加州也是一道生存關。
美國西部大片地區的幹旱，已經處於幹旱監測機構定義的最嚴重級別。根據美國國家機構間消防中心（National Interagency
Fire Center）數據，全美今年光是被燒毀的土地麵積就多達 650 萬英畝（約 263 餘萬公頃），其中發生在 8
月初的加州迪克西大火是今年最大的一場山林火災，經控製後受災麵積仍堪比洛杉磯，超過了 46.3 萬英畝。
根據氣象預報服務公司 Accuweather 的推算，今年的野火季或造成高達 900
億美元的經濟損失，而加州就占了一半以上。再往前推一年，加州折損 420 萬英畝土地，突破該州曆史記錄。
滅火黑科技，除了 AI 還有誰
首先，回到英偉達對元宇宙的定義——一個沉浸且相連的共享虛擬世界。
Omniverse
提供虛擬世界的基礎，讓來自不同行業、超過七百家公司和七萬名個人創作者能在一個虛擬的世界裏精準複製出真實世界中的事物，也就是 ”
數字孿生 “。比如，一個設計師可以先在數字世界不斷完善自己的作品，再將其帶到物理世界。Omniverse 平台開發副總裁
Richard Kerris 還強調，Omniverse 的目標是解決真正的難題——讓 ” 兩個次元 ” 連通一致地協同工作。
實現了孿生之後，疊加上可以準確模擬事物在現實中運行過程的模擬器，” 你就可以做一些非常了不起的事情，” Omniverse 工程副總裁
Rev Lebaredian 在新聞發布會上如是說。
預測山火災情，顯然是 ” 了不起的事情 “。
野火之所以危險而難纏，是因為它的傳播速度和路徑會在幾秒之內改變，預測難度大。如果按照多數機構的傳統手動操作——去查詢天氣、地形、植被幹燥程度來做計算，這些加起來就是一個複雜的數學方程，可能需要算上一天的時間，顯然很難招架住瞬息萬變的火勢。
人工智能的深度學習能力此時便可以派上用場。
據媒體介紹，實驗室將會使用來自洛克希德的認知任務管理器（CMM）係統。這是一個端到端、人工智能驅動的規劃和協調平台。通過結合各種數據，包括關於火災現場的實時傳感器數據，關於植被、地形、風力的數據源，把這些信息整合到模型中，模型可以判讀火災發生的位置、蔓延速度和方向，以此縮短消防工作的響應時間。此前，由聖地亞哥加尼福尼亞大學分支機構
WIFIRE 實驗室開發的人工智能平台 FireMap 已經能做到在幾分鍾內創建火災預期軌跡的地圖。
未來兩家公司的合作模式為：英偉達負責數據分析和模擬，以幫助開發、建模、測試和在實驗室部署，讓行業人才可以在 Omniverse
中快速開發和進行 CMM 設計。
洛克希德 · 馬丁公司則提供應用人工智能、平台整合、規劃和監督方麵的專業知識，以及幾十名應用工程師和數據科學家；還會使用 Nvidia
DGX
係統來計算數據和訓練人工智能模型；為了測試算法的有效性，他們用它來預測火勢蔓延，然後把預測結果和真實的數據進行視覺比對。
模擬山火場景 圖源：NVIDIA Developer 視頻截圖
最後使用 Omniverse Enterprise，實時、多 GPU 可擴展的模擬平台把火災可能的傳播形式可視化。人們可以通過 2D
屏幕、或者用 VR、諸如微軟 HoloLens 之類的 AR
來查看可視化。在介紹視頻裏，消防員可以在搶占火勢之前，看到生動逼真的火災演變過程，這一演變預測正是基於一份八月份科羅拉多州卡梅倫峰火災的數據模擬出來的。
洛克希德 ·
馬丁方麵預計這項技術首先在美國社區投入使用，之後再遍及世界各地。放眼全球，野火帶來的災害越來越普遍且棘手，比如西伯利亞、地中海地區和澳洲。洛克希德
· 馬丁公司的人工智能副總裁賈斯汀泰勒指出，目前基於新數據可用的速度（包括更改地圖或者更新的風速測量值）存在一些限製。
向善從不孤獨
野火的另一個常見問題是，被發現的時間太遲，多數火災警報來自火警瞭望員、飛行員或者居民報告這種參差不齊的老辦法。火勢往往是已經蔓延開了才比較容易被發現，這個時候的控製難度就更大。因此，為了爭取更多的時間，就需要支持人工智能係統的無人機，監測的對象也不是火情，而是煙霧。
這項任務對於 AI
模型而言是雙重挑戰：一方麵，煙霧是半透明的、沒有固定形狀的，也不是離散的物體，還很容易和雲混淆在一起，需要有一個模型來判斷什麽是煙霧，而不是其他對象。另一方麵，由於會搭載無人機，AI
模型必須做得很輕巧。
去年 4 月，英偉達已經和微軟 AI for Good 研究室，以及無人機製造商 AeroVironment
合作開發了一個係統。AeroVironment 的計算機視覺和深度學習工程師 Bogdan Pugach 告訴據科技媒體
datanami, 他們的想法是讓人工智能自動監測煙霧，標記起火點和它的路線，創建一個實時的火災地圖，傳送到智能手機上。
在另一個由微軟、IBM 和英偉達等公司共同推動的嚐試中，研究者可以運用 IBM Cloud Object Storage
提取無人機拍到的的野火視頻和圖像，使用 IBM Spectrum Scale 把圖像傳送到 Nvidia 的 DGX-2
係統上的模型進行訓練。
用數字孿生、人工智能管控山火，會停留在新奇而奢侈的嚐試嗎？
Omniverse 方麵並非沒有考慮到十分關鍵的成本問題。Lebaredian
指出，算力成本的下降，乃至在雲中進行密集計算的能力提升，可能會造福那些原本負擔不起這項技術的發展中國家和地區。
華客新聞 | 時事與歷史：美國野火燒不盡，英偉達：這事兒放著我來
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