数据科学

AI 探索南极消失的苔藓,揭示气候变化的秘密

南极洲在调节地球气候方面发挥着至关重要的作用。大多数气候研究都集中在世界上最寒冷、最多风的大陆的南大洋周围的二氧化碳吸收,或其广阔的阳光反射冰河上。

一群澳大利亚科学家正在采用不同的方法。研究人员正在深入探索南极苔藓床,使用人工智能驱动的边缘计算平台来寻找关于南极变暖可能对世界其他地区产生何种影响的线索。

覆盖南极表面的面积不到 1%。但苔藓的存在及其持续的健康状态在其生态系统中发挥着十分重要的作用。

与其他植物一样,苔藓吸收大气中的 CO2 进行生长。苔藓床就像微型森林,为关键的微生物、真菌和微动物(如水熊虫和螨类)提供了栖息地,它们构成了南极食物链中的一些最底层。这些植物和动物可以在南极洲生存,因为它们可以干燥和冷冻,在为期 9 个月的南极冬季生存下来,这也使它们非常适合进行太空实验(和旅行)。

在过去二十年中,科学家们对南极洲许多地方的苔藓健康状况恶化日益感到震惊。他们观察到,由于与气候变化和臭氧消耗相关的风速模式的变化,苔藓群落正在干燥。虽然苔藓床在南极洲生态系统中只占一小部分,但它们对于土壤稳定和持续 CO2 封存,以及保持生物多样性至关重要。

由澳大利亚研究委员会(Australian Research Council)资助的研究人员联盟“ 保护南极环境的未来 (Securing Antarctica’s Environmental Future)”的科学家开发了一个小型全年自动监测平台,用于测量和分析苔藓的健康状况,即使苔藓被超过三英尺厚的积雪覆盖也是如此。

南极洲的气候极其寒冷和恶劣,一半的时间没有阳光。但是,会产生自己温暖的微气候。因此,研究人员无法依靠气象站来调查为什么苔藓层会发生变化。

该设备名为人工智能物联网平台(Artificial Intelligence of Things Platform),配有太阳能板和绝缘电池。这意味着它几乎可以在任何地方使用,并全年收集数据来监控苔藓床。

该平台基于 NVIDIA Jetson Orin Nano 构建,后者是一台外形小巧但功能强大的计算机,可以处理 AI 工作负载,并提供高达 40 TOPS 的 AI 性能,功率选项在 7W 到 15W 之间。该平台安装在一个硬化的 3′ x 4′ Pelican 机箱中,旁边还有不同的传感器,这些传感器可以收集和分析数据,包括冠层和气温、相对湿度、土壤湿度和热通量、太阳辐射以及图像。

该平台运行一个 图像分割模型 (SegFormer,用于语义分割),该模型提取并分析边缘的所有图像数据。该模型使用 NVIDIA TAO AutoML 在 8 个 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 上进行训练,使研究人员能够访问先进的预训练图像分割模型,这些模型可以轻松针对苔藓健康算法进行微调。

An image of a small black plastic Pelican case with sensors extending from it lays on moss-covered Antarctic soil.
图 1. 研究人员部署 AI of Things 平台 (AIoT) 来测量南极群落的健康状况,分析相对湿度和土壤湿度等数据输入 (图片由 Johan Barthelemy 博士提供)。

SAEF 科学实施部副主任 Sharon Robinson 杰出教授表示,使用 NVIDIA TensorRT 优化图像分割模型,可将处理图像的时间缩短 1.6 倍,还可显著降低整个 AIoT 平台的功耗,并延长电池续航时间。

罗宾逊说:“该平台持续处理来自传感器的数据和图像流,并提取相关信息,从而最大限度地减少需要传输回澳大利亚的数据量。”

“发送回的数据让我们能够立即了解气候事件如何改变这些古老的苔藓森林及其上方的环境,我们可以跟踪苔藓的健康状况以及其他生物多样性信号的变化,并了解这些变化与环境条件变化的关系。”

AIoT 平台不会在有限的带宽上持续发送大型原始数据集进行处理,而是在边缘处理数据。然后,它使用 LoRaWAN 协议,通过远程低功耗通信将结果(数量少得多的数据)返回给南极研究站的科学家。然后,这些数据通过卫星或 LoRaWAN 转发到 SAEF 数据库。

当季节变化和天气转暖时,科学家可以在部署平台的实地考察期间检索原始数据。

An image depicting how the AIoT Platform gathers relevant environmental data and then sends it to researchers using LoRaWAN.
图 2. AIoT 平台的传感器全年收集关于南极洲的数据,在边缘进行处理,并通过 LoRaWAN 将其发送给澳大利亚的研究人员(由 Johan Barthelemy 博士提供)

为了开展其南极苔藓研究,SAEF 使用了 NVIDIA A100 Tensor Core 和 NVIDIA 学术资助计划提供的 NVIDIA RTX A6000 GPU。SAEF 目前正在完成第二代 GPU,以便今年在该领域部署。

该团队还领导了澳大利亚南极分部的“Antarctic Terrestrial and Nearshore Observing System”(南极陆地和近岸观测系统)项目,为其即将推出的南极洲遥感塔车队采用 Jetson 平台。实现两个遥感项目的互操作性,将扩大两个远程监测系统的覆盖范围。

详细了解不断变化的 风向 对北极苔藓的影响。

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精选图片来源:Krystal Randall 博士

 

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