Để thúc đẩy hành động vì khí hậu vì một môi trường toàn cầu lành mạnh, NVIDIA đang làm việc với Trung tâm vệ tinh của Liên hợp quốc (UNOSAT) để áp dụng sức mạnh của học sâu và AI.

Nỗ lực này hỗ trợ Chương trình Nghị sự 2030 về Phát triển Bền vững của Liên hợp quốc, trong đó gồm 17 Mục tiêu Phát triển Bền vững có liên quan đến nhau. Các mục tiêu này bao gồm “hành động vì khí hậu” và “thành phố và cộng đồng bền vững” – đóng vai trò là những lời kêu gọi hành động cho tất cả các quốc gia thành viên Liên hợp quốc để tăng cường hạnh phúc toàn cầu.

Sự hợp tác giữa UNOSAT, một phần của Viện Đào tạo và Nghiên cứu của Liên hợp quốc, và NVIDIA ban đầu tập trung vào việc thúc đẩy quản lý thiên tai liên quan đến khí hậu bằng cách sử dụng AI để Quan sát Trái đất. AI4EO, như được biết đến, là một thuật ngữ bao gồm các sáng kiến ​​sử dụng AI để giúp theo dõi và đánh giá những thay đổi của hành tinh.

Để theo dõi nhanh việc nghiên cứu và phát triển cho các nỗ lực AI4EO của mình, UNOSAT sẽ tích hợp cơ sở hạ tầng công nghệ hình ảnh vệ tinh với nền tảng máy tính tăng tốc của NVIDIA. Hệ thống hình ảnh vệ tinh do AI cung cấp sẽ thu thập và phân tích thông tin không gian địa lý để cung cấp thông tin chi tiết gần như thời gian thực về lũ lụt, cháy rừng và các thảm họa liên quan đến khí hậu khác.

Ngoài ra, UNOSAT đã ra mắt một mô-đun giáo dục dựa trên một khóa học của Viện Học sâu NVIDIA (DLI) về việc áp dụng các phương pháp học sâu để tạo ra các mô hình phát hiện lũ lụt chính xác.

Einar Bjørgo, giám đốc UNOSAT cho biết: “Làm việc với NVIDIA sẽ cho phép chúng tôi khép kín vòng lặp từ nghiên cứu AI đến thực hiện các giải pháp khí hậu trong thời gian ngắn nhất có thể, đảm bảo rằng các nhóm dân cư dễ bị tổn thương có thể được hưởng lợi từ công nghệ này,” Einar Bjørgo, giám đốc UNOSAT cho biết.

Phân tích hình ảnh vệ tinh được hỗ trợ bởi AI

Đối với các nhiệm vụ như đánh giá tác động của xoáy thuận nhiệt đới ở Philippines hoặc núi lửa phun trào ở Tonga, dịch vụ lập bản đồ khẩn cấp của UNOSAT sử dụng thị giác máy tính và phân tích hình ảnh vệ tinh để thu được thông tin chính xác về các thảm họa phức tạp.

Phân tích gần thời gian thực là chìa khóa để quản lý các sự kiện thiên tai khí hậu. Các nhóm nhân đạo có thể sử dụng thông tin chi tiết theo hướng dữ liệu do AI cung cấp để thực hiện hành động nhanh chóng, hiệu quả trong việc chống lại thảm họa. Dữ liệu cũng được sử dụng để cung cấp thông tin về các chính sách phát triển bền vững, phát triển năng lực của người dùng và tăng cường khả năng chống chịu với khí hậu một cách tổng thể.

UNOSAT sẽ tăng tốc cơ sở hạ tầng công nghệ hình ảnh vệ tinh của mình với các hệ thống NVIDIA DGX, cho phép phát triển AI trên quy mô lớn – cũng như nền tảng NVIDIA EGX, mang lại sức mạnh của tính toán gia tốc từ trung tâm dữ liệu đến tận cùng.

Theo UNOSAT, công nghệ NVIDIA tăng tốc độ phát hiện lũ lụt dựa trên AI lên gấp 7 lần, bao phủ các khu vực rộng lớn hơn với độ chính xác cao hơn.

Khóa học NVIDIA DLI về Giám sát rủi ro thiên tai

Ngoài công nghệ mạnh mẽ, lực lượng lao động có tay nghề cao là điều cần thiết để sử dụng AI và khoa học dữ liệu để phân tích và ngăn chặn các sự kiện khí hậu trở thành thảm họa nhân đạo.

Keith Strier, phó chủ tịch của Sáng kiến ​​AI toàn cầu tại NVIDIA cho biết: “UNOSAT đã phát triển một mô-đun cho khóa học trực tuyến miễn phí của Deep Learning Institute bao gồm cách xây dựng mô hình học sâu để tự động hóa việc phát hiện các sự kiện lũ lụt.”

Được gọi là Giám sát Rủi ro Thiên tai Sử dụng Hình ảnh Vệ tinh, đây là khóa học đầu tiên của NVIDIA trong số nhiều khóa học được lên kế hoạch tập trung vào hành động khí hậu cho cộng đồng khu vực công toàn cầu.

Mô-đun của UNOSAT – dựa trên một nghiên cứu điển hình thực tế của Liên hợp quốc – nêu bật một ví dụ về lũ lụt ở Nepal.

Phối hợp với NVIDIA, UNOSAT đang cung cấp miễn phí mô-đun này với mục tiêu nâng cao kỹ năng cho các nhà khoa học dữ liệu trên toàn thế giới khai thác tính toán gia tốc để dự đoán và ứng phó với các thảm họa liên quan đến khí hậu.

“Chúng tôi đặt mục tiêu dân chủ hóa quyền truy cập vào máy tính gia tốc để giúp các quốc gia đào tạo các mô hình học sâu chính xác hơn nhằm dự đoán và ứng phó tốt hơn với toàn bộ các thảm họa nhân đạo và thiên nhiên” Ông Strier nói.

Thông tin khóa học nói trên, hiện đã có sẵn tại đây