Categoría: Cambio Climático y Sostenibilidad

Este Día Mundial de la Vida Silvestre, aprenda cómo la inteligencia artificial equipa a las organizaciones globales y a los conservacionistas en el terreno para salvar rinocerontes, clasificar tiburones, detectar incendios forestales y más.  Compartir Desde Seattle, Washington, hasta Ciudad del Cabo, Sudáfrica — y en todas partes alrededor y entre — AI está ayudando a conservar las plantas y animales silvestres que conforman la intrincada red de vida en la Tierra. Es un trabajo crítico que sostiene los ecosistemas y apoya la biodiversidad en un momento en que las Naciones Unidas estimaciones más de 1 millón de especies están en peligro de extinción. El Día Mundial de la Vida Silvestre, una iniciativa de la ONU, se celebra cada 3 de marzo para reconocer las contribuciones únicas que los animales y las plantas silvestres tienen sobre las personas y el planeta — y viceversa. “Nuestra propia supervivencia depende de la vida silvestre,” el video anterior en la celebración de este año dice, “tanto como su supervivencia depende de nosotros Obtenga más información sobre algunas de las principales organizaciones sin fines de lucro y nuevas empresas que utilizan AI NVIDIA y computación acelerada para proteger la vida silvestre y los hábitats naturales, hoy y todos los días: Ai2’ EarthRanger Ofrece la Base de Datos de Elefantes Más Grande del Mundo El instituto de investigación de IA sin fines de lucro Ai2, con sede en Seattle, ofrece EarthRanger, una plataforma de software que ayuda a los administradores de áreas protegidas, ecologistas y biólogos de vida silvestre a tomar decisiones operativas más informadas para la conservación de la vida silvestre en tiempo real, ya sea previniendo la caza furtiva, detectando animales enfermos o heridos o estudiando el comportamiento animal. Entre los esfuerzos de Ai2’ con EarthRanger está el desarrollo planificado de un modelo de aprendizaje automático — entrenado con GPU NVIDIA Hopper en la nube — que predice el movimiento de elefantes en áreas cercanas a los límites entre humanos y vida silvestre donde los elefantes podrían atacar cultivos y potencialmente provocar que los humanos tomen represalias. Con el acceso al repositorio más grande del mundo de datos de movimiento de elefantes, hecho posible por los usuarios de EarthRanger que han compartido sus datos, el modelo de IA podría ayudar a predecir los comportamientos de los elefantes, y luego alertar a los gerentes de área para que guíen a los elefantes lejos de situaciones de riesgo que podrían surgir para ellos o para las personas cercanas. Los gerentes de área o guardabosques generalmente usan helicópteros, otros vehículos y bombas de chile para redirigir con seguridad a los elefantes. Más allá de los elefantes, EarthRanger recopila, integra y muestra datos sobre una gran cantidad de vida silvestre — agregados de más de 100 fuentes de datos, incluidas cámaras trampa, sensores acústicos, satélites, radios y más. Luego, la plataforma combina los datos con los informes de campo para proporcionar una vista unificada de la vida silvestre, los guardabosques, los activos de cumplimiento y la infraestructura dentro de un área protegida. “Nombra un país, una especie o una causa ambiental y weisre probablemente apoye los esfuerzos de conservación de un organigrama de campo allí,” dijo Jes Lefcourt, director de EarthRanger en Ai2. Es desplegado por gobiernos y organizaciones de conservación en 76 países y 650 áreas protegidas, incluidos casi todos los parques nacionales de África, alrededor de una docena de departamentos estatales de pesca y vida silvestre en los Estados Unidos, así como muchos otros usuarios en América Latina y Asia. Cuatro de estos socios — Rouxcel Technology, OroraTech, Wildlife Protection Services y Conservation X Labs — se destacan a continuación. Tecnología Rouxcel Ahorra Rinocerontes con IA La startup sudafricana Rouxcel Technology publica RhinoWatches, basada en IA, aprovechando EarthRanger, aprende comportamientos de rinocerontes blancos y negros en peligro de extinción y luego alerta a las autoridades en tiempo real de cualquier anomalía detectada. Estas anomalías pueden incluir alejarse de hábitats típicos, peleas territoriales con otros animales y otras situaciones potencialmente mortales. Es un trabajo crítico, ya que hay casi Quedan 28.000 rinocerontes en el mundo, de 500.000 a principios del siglo 20. Rouxcel, con sede en Ciudad del Cabo, ha desplegado más de 1,200 RhinoWatches — entrenados y optimizados utilizando NVIDIA computación acelerada — en más de 40 reservas sudafricanas. La startup, que utiliza la plataforma Ai2 EarthRanger, protege más de 1.2 millones de acres de hábitats de rinocerontes, y recientemente se ha expandido para ayudar a los esfuerzos de conservación en Kenia y Namibia. Mirando hacia el futuro, Rouxcel está desarrollando modelos de IA para ayudar a prevenir la caza furtiva y el conflicto entre humanos y vida silvestre para más especies, incluidos los pangolines, una especie en peligro crítico. OroraTech Monitores Incendios forestales y caza furtiva Con NVIDIA CUDA, Jetson OroraTech — un miembro de la NVIDIA Incepción programa para startups de vanguardia — utiliza la plataforma EarthRanger para proteger la vida silvestre de una manera diferente, ofreciendo un servicio de detección y monitoreo de incendios forestales que fusiona imágenes satelitales e IA para salvaguardar el medio ambiente y prevenir la caza furtiva. Combinando datos desde satélites, cámaras terrestres, observaciones aéreas e información meteorológica local, OroraTech detecta amenazas a los hábitats naturales y alerta a los usuarios en tiempo real. Las tecnologías de la compañía monitorean más de 30 millones de hectáreas de tierra que impactan directamente la vida silvestre en África y Australia. Eso es casi del tamaño de la Gran Barrera de Coral. OroraTech vuela un Jetson NVIDIA módulo para IA de borde y procesamiento de datos a bordo de todas sus cargas útiles satelitales — los instrumentos, equipos y sistemas en un satélite diseñado para realizar tareas específicas. A través del procesamiento de imágenes acelerado por GPU, OroraTech logra una latencia excepcional, entregando notificaciones de incendio a los usuarios en tierra tan rápido como cinco minutos después de la adquisición de la imagen. La tubería de detección de incendios basada en IA utiliza el NVIDIA cuDNN biblioteca de primitivas de redes neuronales profundas y TensorRT NVIDIA kit de desarrollo de software para detección de anomalías térmicas y enmascaramiento de nubes en