Kilka dni temu obchodziliśmy Dzień Ziemi. Akurat tego dnia Intel ogłosił współpracę z różnymi podmiotami, które wykorzystując AI (Sztuczną Inteligencję) pomagają zrewitalizować zniszczone rafy koralowe. Zachęcam do zapoznania się z moim wpisem. Ponieważ Dzień Ziemi moglibyśmy obchodzić każdego dnia, warto zapoznać się z trzema innymi projektami, które uczą maszyny jak dbać o środowisko. Gdyby tylko człowieka można było tak zaprogramować…
Garść historii
W 1946 roku po raz pierwszy wykonano zdjęcie Ziemi, dokładnie był to jej skrawek. Wtedy tylko fantaści marzyli o inteligentnych maszynach, o AI nie wspominając. Na rakiecie balistycznej umieszczono aparat z filmem 35 mm, który był ustawiony tak, by co 1,5 sekundy wykonywać zdjęcie. Rakieta wzniosła się na wysokość 102 km n.p.m. i po niedługim czasie przebywania w powietrzu runęła na Ziemię. Zdjęcia udało się uratować, a wynikiem tego była ta sensacyjna wiadomość:
Podobnych zdjęć udało się wykonać niemal 1000 na przestrzeni przeszło pięciu lat. Później nastał czas wyścigu kosmicznego i chociaż Rosjanie w 1957 roku w przestrzeń kosmiczną wysłali Sputnika, nie wyposażyli go w aparat fotograficzny. Za pierwsze zdjęcie satelitarne uznaje się to wykonane przez satelitę Explorer 6. Niestety jakość zdjęcia pozostawia wiele do życzenia. W kosmicznym wyścigu technologia fotografowania Ziemi rokrocznie stawała się coraz bardziej zaawansowana, ale dopiero w 1972 roku otrzymaliśmy pełne zdjęcie naszej planety. Wykonane zostało przy okazji misji Apollo 11. Statywem dla aparatu był nasz naturalny satelita: Księżyc. Zdjęcie nazwane zostało „Niebieskim marmurem” i jest jednym z najbardziej znanych zdjęć w dziejach ludzkości (nawet klan Kardashianów nie przebił tej popularności).
Pełne ręce wiedzy
Fotografowanie Ziemi od początku było powiązane z ciekawością wynikającą z potrzeby badania naszego wspólnego Domu. Człowiek od zawsze chciał znać i poznać miejsce na którym żyje. Stąd opisane powyżej starania by zdobyć jak najwięcej danych na temat globu. Tak jest po dziś dzień. Ale żyjemy w czasie rozwoju Sztucznej Inteligencji, kiedy planuje się misję załogową na Marsa. Dziś liczba i jakość zdjęć Ziemi jest porażająca. Ba, jesteśmy nawet w stanie „fotografować” galaktyki odległe od nas o miliony lat świetlnych. Biorąc więc pod uwagę jak wiele danych możemy obecnie gromadzić, warto zadać sobie pytanie jak można wykorzystać nowoczesną technologię, w tym AI, do poprawy kondycji naszej planety.
NVIDIA i AI
Nazwa NVIDIA kojarzy się przede wszystkim z konsumenckim sprzętem elektronicznym, ale to także firma, która może pochwalić się wieloma nowatorskimi projektami, które sporadycznie przedostają się do świadomości konsumentów. Jednym z projektów, które NVIDIA realizuje ze swoimi parterami nazywa się Inception. Celem tego złożonego projektu jest wyposażenie obiecujących startupów w niezbędną technologię wykorzystującą AI, by te mogły pracować nad swoimi pomysłami. Poniżej podaję parę przykładów połączenia ludzkiego pragnienia zdobywania wiedzy i wykorzystywania jej do szczytnych celów przy użyciu zaawansowanych technologii.
Orbital Insight, czyli AI w lesie
Trakery nie są dziś niczym nowym. Można śledzić przyjaciela w podróży, telefon, który się zagubił albo samolot na mapie świata. Jak jednak śledzić wycinkę drzew? Na rosnące ubytki w zalesieniu wskazuje się już od dawna. Tam gdzie jedni ostrzegają, inni – bardzo często nielegalnie – wycinają całe połacie lasów. Startup Orbital Insight współpracuje z World Resources Institute by monitorować ogromne obszary lasów deszczowych.
Problem jest poważny, ponieważ corocznie wycina się tysiące kilometrów kwadratowych lasów. Tereny te są albo uprzemysłowiane, albo przeobraża się je w plantacje oleju palmowego. Do tej pory możliwość reagowania była bardzo opóźniona ze względu na analogowe sposoby działania. Wykorzystując programowanie Orbital Insight światowe organizacje na rzecz ochrony środowiska naturalnego są w stanie reagować w czasie rzeczywistym na pojawiające się niepokojące zmiany.
Rozwiązanie Orbital Insight wykorzystuje Sztuczną Inteligencję by badać ponad setki tysięcy zdjęć. Algorytm jest tak zaawansowany, że jest nawet w stanie przewidzieć, które rejony lasów deszczowych są przygotowywane pod wycinkę, zanim ta się rzeczywiście rozpocznie. W swojej technologii startup używa także zaawansowanych sieci neuronowych, tak by jeszcze efektywniej wykorzystywać dane z satelit i łączyć je z danymi radarowymi. W procesie tym wykorzystywane są procesory NVIDIA pracujące za pośrednictwem Amazon Web Services. Takie rozwiązanie pozwala pracować z taką mocą obliczeniową jaka jest w danym momencie niezbędna, tak by nie marnować energii i zasobów technologicznych, gdy nie zachodzi potrzeba intensywnego ich używania.
3vGeomatics, czyli AI na lodzie
Nieustannie trwa batalia o przyczyny i skutki związane z ociepleniem klimatu. Aktywiści z obu stron tej barykady robią co mogą, by przekonać do swoich racji opinię publiczną. Niestety, jak w każdym sporze mającym ogólnoświatowy zasięg, zbyt często zapomina się o faktach. A fakty są takie, że tzw. wieczna zmarzlina coraz szybciej się topi. Szacuje się, że do roku 2100 może się stopić aż 70% lodowej pokrywy. Tak, to prawda, że być może nikt z czytających nie dożyje tego czasu, ale warto pomyśleć o przyszłych pokoleniach.
Wynika z tego szereg problemów, które dzieją się tu i teraz i mają realny wpływ na to, co dziać się będzie w przyszłości. Otóż przy topnieniu zmarzliny do atmosfery uwalniane są ogromne ilości gazów cieplarnianych, w tym dwutlenku węgla i co gorsza metanu. Topnienie sprawia także, że tworzą się osuwiska i erozje, które zagrażają infrastrukturze i społeczności ludzkiej. Dotyczy to m.in. rejonów kanadyjskiej Arktyki.
Żeby poradzić sobie z tym problemem, startup Invision 3vGeomatics w ramach projektu Kanadyjskiej Agencji Kosmicznej wykorzystuje satelitarny radar teledetekcyjny o nazwie InSAR, by monitorować proces rozmrażania czapy lodowej w kanadyjskiej części Arktyki. Dostarczone przez kosmiczny radar dane są następnie procesowane przy użyciu Sztucznej Inteligencji, która analizując piksel po pikselu tysiące kilometrów kwadratowych powierzchni pozwala zlokalizować miejsca, gdzie dochodzi do niebezpiecznych procesów.
Jeden z dyrektorów w 3vGeomatics, Parwant Ghuman, powiedział:
Wcześniej analizowanie zdjęć satelitarnych i dostarczanie wyników zajmowałoby miesiące tylko po to, by powiedzieć naszemu klientowi, że miał osuwisko 5 tygodni temu. Wykorzystanie procesorów graficznych umożliwia nam dostarczanie praktycznych danych wywiadowczych na temat zagrożeń, jakie nasi klienci mają obecnie.
Azavea, czyli AI w ziemi
13 milionów ton metanu – ta liczba może przerażać. 13 milionów ton rocznie ulatuje do atmosfery przez nieświadomość człowieka. Chociaż nie wykluczałbym celowego działa. Z problemem utraty takich ilości gazu mierzy się przemysł naftowy i gazowy w USA. Naturalna sieć rurociągów rozciąga się na tysiącach kilometrów i musi być nieustannie kontrolowana. Do tego odkrywane są też coraz nowsze podziemne naturalne sieci gazowe.
Ulatnianie gazu następuje wtedy gdy człowiek rozpoczyna jakieś prace wykopaliskowe na terenach objętych nadzorem. Startup wykorzystuje narzędzia do analizy geoprzestrzennej, by w pobliżu ciągów gazowych wykrywać widoczny ciężki sprzęt budowlany. Gdy taki sprzęt zostanie wykryty, zawiadamiane są firmy naftowe i gazowe, które już na ziemi interweniują.
Do tej pory proces wykrywania zagrożeń dokonywał się przy pomocy pilotów lotniczych, którzy w małych samolotach kontrolowali znane przebiegi gazowe. Ich praca była bardzo ryzykowna, ponieważ loty musiał być wykonywane nisko. Problem został rozwiązany przy pomocy rozwiązań startupu Azavea współpracującego z firmą American Aerospace. Samoloty lub drony American Aeorspace są wyposażane w urządzenia od Azavea, które pracują na autorskim oprogramowaniu Raster Vision. Software wykonuje dotychczasową pracę pilota wykorzystując do tego Sztuczną Inteligencję. Do tego monitoring prowadzi się z dużo większych pułapów. Ciekawostką jest fakt, że używa się do tego laptopa z kartą graficzną NVIDIA RTX. Jest to możliwe, ponieważ monitorowane są stosunkowo niewielkie obszary. Azavea zapowiada, że w przyszłości będzie wykorzystywać wbudowane w bezzałogowe autonomiczne drony rozbudowane układy GPU.
Wiele się dzieje
Zaczęło się od jednego zdjęcia, które pozwoliło otworzyć całą bogatą historię pracy nad materiałem fotograficznym, by umożliwić lepsze zrozumienie funkcjonowania naszej planety. Z powyższych przykładów widzimy, że do zdjęć dołączane są dane z radarów czy kosmicznych satelit. Pewną tajemnicą jest nieodkryta zależność między brakiem odpowiedzialności u jednych ludzi i chęcią zapobiegania coraz bardziej złożonym problemom u innych. Najprościej byłoby gdyby każdy był na tyle odpowiedzialny, bo maszyny i Sztuczna Inteligencja nie zrobi za nas wszystkiego. Można zacząć od tego żeby np. w czasie obecnej suszy zamiast kąpieli w wannie wziąć szybki prysznic. Dobrze, by był taki orzeźwiający, bo może wpadniemy na pomysł jak jeszcze inaczej wspomóc walkę o nasz wspólny dom.
Idę myśleć… pod prysznic.
