
2022
03/14
有这么一份工作
平日里基本啥也不干
就坐在高高的椅子上
目视前方
不能闲聊、不能睡觉、不能玩手机
甚至去厕所都得等到换班
而且这状态常常要维持几个小时
听起来很无聊吧
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这就是救生员的日常,看起来很无聊的工作,却承担着世界上最伟大的责任——拯救生命。水前的救生员需要时刻保持精神高度集中,眼睛像雷达一样扫射全场,观察潜在的溺水现象并火速施救。
根据世界卫生组织报告,全球每年约30多万人因溺水身亡。在很多地方,救生员仅用肉眼或望远镜扫描所辖区域,这一古老手段引发普遍担忧——水迷人又危险,尤其在开放性水域,暗流汹涌、情况复杂,缺乏技术的救生员能否及时捕捉危情并救起溺水者呢?
人工智能初创公司Sightbit决意用技术解决这一担忧,这家公司创始人毕业于以色列本古里安大学(就是那个研发出奇奇怪怪通信手法窃取数据的大学),他们开发了部署在海边的危险探测器帮助救生员开展救援工作。
这个危险探测器系统基于卷积神经网络和图像检测模型,为救生员提供潜在的危险视图。该系统通过NVIDIA GPU对数以万计的海滩图像进行训练,其深度学习和专有算法能够单独识别儿童以及人群,标记出离群的孩子。
在试点阶段,Sightbit与以色列自然和公园管理局合作,安装了三台摄像头,将摄像头数据输入到当地海滩救生塔的单个边缘AI超级计算机中,实时提供海滩警报、跟踪、统计和风险分析的瞬间推理。
借助这个危险探测器,救生员可以实时获得海洋状况的最新信息,并发现海洋中的危险离岸流,提醒人们远离这些区域。因此当救生员开始工作时,他们可以感知到当天存在的危险,避免事故发生。
这就是边缘计算与人工智能结合的典型应用。作为云的补充,边缘计算使计算、存储和网络更接近创建数据的源,从而能更快地处理数据、做出决策并获得洞察,再加上高性能AI处理能力的广泛可用性,AI业已成为边缘部署的首要工作负载。
在许多情况下,数据在产生的瞬间价值最高,并且几乎需要立即采取行动——例如海边检测到溺水者、工业流水线上检查缺陷、铁轨发现障碍物等。
在每一秒都很重要的情况下,将数据发送到数据中心并不理想,对于需要实时快速响应的AI应用程序而言,将AI推理转移到边缘是推进业务发展的关键。
在许多行业,边缘与人工智能的结合将带来巨大优势:
医疗业,人工智能和位于边缘的服务器可以使病理学家加快图像分析速度,同时减少人为错误;
零售业,视频分析和计算机视觉的结合使收集客户行为的见解变得可行,促进零售环境中的针对性营销及损失预防;
制造业,边缘分析能够监控制造过程质量,并在生产线上出现问题时提供预警。
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MLPerf 3.0最新发榜,戴尔AI和边缘服务器拿下历史最好成绩!
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