Saildrone 的無人航行器正在推動(dòng)天氣、海洋生物、海底等方面的研究。

Saildrone 在全自動(dòng)海洋監(jiān)測領(lǐng)域“一石激起千層浪”。

Saidrone 航海數(shù)據(jù)采集技術(shù)已經(jīng)在北大西洋近距離追蹤了颶風(fēng)、發(fā)現(xiàn)了太平洋的一座 3,200 英尺高的水下山峰，并開始繪制全球海底地圖。

這家總部位于舊金山灣區(qū)的公司所開發(fā)的自動(dòng)無人駕駛水面航行器（USV）搭載了多種傳感器，所采集的數(shù)據(jù)在邊緣的NVIDIA Jetson 模塊進(jìn)行 AI處理后，使用NVIDIA DeepStream 軟件開發(fā)套件對原型進(jìn)行智能視頻優(yōu)化。

Saildrone 致力于讓海洋情報(bào)采集變得經(jīng)濟(jì)高效，為科學(xué)、漁業(yè)、天氣預(yù)報(bào)、海洋測繪和海事安全行業(yè)提供數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。

該公司擁有三種不同的 USV，并通過其 Mission Portal 控制中心服務(wù)監(jiān)測自定義任務(wù)和近乎實(shí)時(shí)地將數(shù)據(jù)可視化。Saildrone 還免費(fèi)向公眾開放部分歷史數(shù)據(jù)。

Saildrone 軟件工程副總裁 Blythe Towal 提到了 2021 年威脅百慕大的強(qiáng)氣旋：“我們的 USV 曾駛?cè)肴未箫Z風(fēng)中，還穿過了颶風(fēng) Sam 的風(fēng)眼。所有航行器都穿越了颶風(fēng)，足以證明它們非常堅(jiān)固。”

Saildrone 成立于 2012 年，目前已獲得 1.9 億美元的融資。這家初創(chuàng)企業(yè)是 NVIDIA 初創(chuàng)加速計(jì)劃的成員，該計(jì)劃專為企業(yè)提供技術(shù)支持和 AI 平臺(tái)方面的指導(dǎo)。

讓 AI 在海洋水域得以使用

Saildrone 在海洋和湖泊環(huán)境研究中所進(jìn)行的無人數(shù)據(jù)采集任務(wù)，激發(fā)了人們的興趣。

夏威夷大學(xué)馬諾阿分校使用三艘 23 英尺長的 Saildrone Explorer USV 研究海洋酸化對氣候變化的影響。這項(xiàng)為期六個(gè)月的任務(wù)將環(huán)繞夏威夷島、毛伊島、歐胡島和考伊島，評(píng)估該州周圍的海洋健康狀況。

海洋酸化是指海洋的 pH 值降低，而造成酸化的原因包括化石燃料的燃燒和海洋養(yǎng)殖業(yè)等，這都會(huì)對珊瑚、牡蠣、蛤蜊、海膽和鈣質(zhì)浮游生物造成影響，從而威脅到海洋的生態(tài)系統(tǒng)。

Saildrone 最近與 Seabed 2030 合作，一同繪制完整的世界大洋地圖。Seabed 2030 是日本財(cái)團(tuán)（The Nippon Foundation）與全球海陸數(shù)據(jù)庫（GEBCO）的一個(gè)合作項(xiàng)目，其目標(biāo)是在 2030 年之前繪制出全球大洋的海底地圖。

Saildrone 創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官 Richard Jenkins 表示：“Saildrone 希望維護(hù)一個(gè)健康的海洋與可持續(xù)發(fā)展的地球。而完整的海底地圖是實(shí)現(xiàn)這一愿望的基礎(chǔ)?！?/p>

全球科學(xué)界正在將 NVIDIA AI 應(yīng)用于氣候研究，比如構(gòu)建超本地氣候模型、使用 AI 改善碳封存、研究可再生能源等等。為了預(yù)測氣候變化，NVIDIA 正在開發(fā)世界上最強(qiáng)大的 AI 超級(jí)計(jì)算機(jī) Earth-2，它將被用于在 Omniverse 中創(chuàng)建地球的數(shù)字孿生。

節(jié)能的數(shù)據(jù)處理

與傳統(tǒng)的船只和船員相比，Saildrone USV 能讓研究人員利用更少的資源采集更多的數(shù)據(jù)，不但能夠節(jié)約能源，還能使船員遠(yuǎn)離危險(xiǎn)。

這些 USV 專為惡劣天氣和長時(shí)間任務(wù)而打造。近期，該公司的一艘 USV 完成了為期 370 天的二氧化碳監(jiān)測航行。這艘 USV 從羅德島出發(fā)，橫跨北大西洋到達(dá)佛得角，再沿赤道到達(dá)非洲西海岸，最后返回佛羅里達(dá)。

若想主要依靠太陽能和風(fēng)能運(yùn)行，就需要使用節(jié)能的計(jì)算來處理海量數(shù)據(jù)。

Towal 表示：“利用太陽能，通過使用 NVIDIA Jetson，我們的計(jì)算負(fù)載功耗比運(yùn)行 GPU 的常規(guī)計(jì)算平臺(tái)更低，這對于我們執(zhí)行此類任務(wù)至關(guān)重要?！?/p>

將邊緣 AI 運(yùn)用于海洋勘測

通過使用NVIDIA JetPack SDK，Saildrone 在 Jetson 平臺(tái)上獲得了完整的硬件加速邊緣 AI 開發(fā)環(huán)境。公司通過在該模塊上進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)了基于圖像的航行器探測，以此輔助導(dǎo)航。

Saildrone 領(lǐng)航員利用從航行器傳回的海洋氣象數(shù)據(jù)設(shè)定航點(diǎn)并優(yōu)化航線。所有 USV 均被全天候監(jiān)測，操作員可根據(jù)需要通過云端遠(yuǎn)程更改航線。

由于從生成高分辨率圖像的高性能傳感器套件進(jìn)行傳輸?shù)膸捰邢耷页杀靖甙?，機(jī)器學(xué)習(xí)主要在本地的 Jetson 模塊上運(yùn)行，但也可以通過衛(wèi)星連接到云端運(yùn)行。

這些 USV 攜帶用于測量風(fēng)力、溫度、鹽度和溶解碳的海洋學(xué)傳感器。Saildrone 還能利用測深傳感器研究海底和湖底，包括使用單波束或多波束深層聲納測繪加深或擴(kuò)大勘測范圍等。該公司的感知傳感器套件包含了雷達(dá)和可視化水下聲學(xué)傳感器。

在深海使用 DeepStream

Saildrone 充分利用 NVIDIA DeepStream SDK 開發(fā)其視覺 AI 智能應(yīng)用和服務(wù)。開發(fā)者可以使用該套件為 AI 視頻、音頻和圖像分析構(gòu)建通暢的傳輸通道。

DeepStream 的吞吐量提升了 10 倍，應(yīng)用范圍也從邊緣擴(kuò)展到云端的各個(gè)領(lǐng)域，可用于開發(fā)能夠處理多個(gè)視頻、圖像和音頻流的最佳智能視頻應(yīng)用。

依靠 DeepStream 的圖像預(yù)處理和模型推理能力，Saildrone 甚至可以在海上利用太陽能和風(fēng)能實(shí)現(xiàn)邊緣機(jī)器學(xué)習(xí)。

進(jìn)一步了解 NVIDIA Jetson 模塊

（https://www.nvidia.com/en-us/autonomous-machines/embedded-systems/jetson-agx-xavier/）

和 DeepStream SDK

（https://developer.nvidia.com/deepstream-getting-started）。

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