源之原味

长的踏板到一 Kaggle 奖牌: 怎么1000公里自行车旅行结束以一场胜利为雨林

 

这篇文章来自 nvidia.com。原始 url 是: https://blogs.nvidia.com/blog/2017/12/12/how-a-bike-trip-led-to-a-win-for-rainforest-protection/

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有时, 你需要看到树木才能看到森林。

舒宾戴庆祝了最近的圣诞节与1000公里的山地自行车旅行, 使他对中国最大的雨林近距离的看法。

今年, Changsha-based 数据科学家正在庆祝3万美元的支票, 在数据科学竞赛中胜出, 利用卫星图像保护更大的雨林亚马逊。

组织的 Kaggle 数据科学竞赛平台, 挑战在于追踪亚马逊雨林的人类足迹通过区分人为原因造成的森林损失与自然的。这可以使雨林保护更有效, 更及时, 根据竞争网站。

戴面对近1000竞争者, 但他的优势, 其他缺乏-他在雨林的实地经验, 和我们的 gpu。卫星图像被贴上标签, 以表明他们是否将森林砍伐以进行耕作、非法采伐或其他一些活动。

因为他看到了近距离的森林砍伐, 傣族可以查看卫星数据, 并准确地描绘出在地面上发生的事情。他利用这种洞察力设计了一个 GPU 加速的深度学习模型来自动标记图像。

舒宾的深层学习系统有助于减少森林损失。他到中国最大的雨林之行让他有了实现这一目标的洞察力
舒宾戴穿过一条小溪, 骑自行车旅行到中国最大的哒雨林。(戴的照片)

森林损失的代价

亚马逊雨林, 世界上最大的, 在维持稳定的气候, 生产氧气和水, 和居住在世界上约30% 的物种中发挥了宝贵的作用。

但它正在稳步地被摧毁。在过去的40年中, 仅巴西亚马逊就失去了大约第五的森林--比加利福尼亚和新墨西哥州更大的区域--气候变化、放牧、工业农业和伐木, 据受尊重 Mongabay 环境科学网站。

在 Kaggle 的比赛中 星球, 它设计和建造卫星来收集地球的图像, 以及它的巴西对应, SCCON, 挑战参与者在高分辨率卫星图像中标明大气条件和土地使用情况。

扫描卫星图像以监测雨林状况的想法并不新鲜。但根据行星, 大多数方法依赖于低分辨率的图像, 这就限制了它们观察森林退化、small-scale 砍伐森林和区分人类与自然造成的损失的效果。

亚马逊是更多种类的植物和动物 (包括这树蛙) 比任何其他陆地生态系统的家。
亚马逊是更多种类的植物和动物-包括这只树蛙-比任何其他陆地生态系统的家。(本笃十六世的照片, 根据创作共享许可。

一个男人和他的自行车

戴, 谁的名字 "bestfitting" 在 Kaggle, 是第四在所有 66453 Kaggle 竞争者在仅一年以后在平台。在过去的七场比赛中, 他达到了前 0.01, 但这是他的第一个最高奖。

在他的日间工作中, 戴秉国管理着一个由他创办的公司的200计算机科学家团队, 为中国的银行提供咨询和软件开发。在周末, 他骑着山地自行车, 在中国的草原、山脉和森林中长时间地伐木。

但是, 在中国南部沿海的海南岛上, 雨林之旅却改变了一切。

"我的第一印象是它是多么美丽。但当我看到森林中有多少被破坏的时候, 这就变成了悲哀, "他说。"即使在保护区, 找到一棵大树也不容易。

在傣族的炮火下点燃了更多关于雨林毁灭的知识当 Kaggle 竞争出现时, 他很快就进入了赛场, 尽管他已经卷入了另一场艰难的 Kaggle 比赛。

"当我在 Kaggle 比赛中遇到困难时, 我想起了雨林中的一些时刻。我们通常从凌晨6点开始, 在下午11点甚至1点结束。"我很累," 戴说。"但多亏了这一切, 我学会了在面对挑战时保持镇定, 在看似无望的时候继续前进, 并时刻心存感激。

亚马逊雨林的一部分, 已被开垦为农业。
亚马逊雨林的一部分, 已被开垦为农业。(图片由马特齐默尔曼在创造性的共同性执照之下.)

gpu 24/7

戴对他的神经网络的一半的数据集的4万图像, 使用 cuda 并行计算平台和 GeForce GTX 泰坦 X gpu 与 cuDNN 加速的 PyTorch 深入学习框架。

他的任务是训练网络将一个或多个17标签添加到图像中, 以表明它们是否包含有森林危险的迹象或它们所描绘的大气条件。他讨论了他 深度解决方案 在比赛现场, 或者你可以 在 Kaggle 的博客上读他的访谈.

舒宾也使用了泰坦 X gpu 为推理, 部署他的算法的过程。

"我让我的 gpu 每天跑近24小时, 他们的稳定超出了我的期望," 他说。

他已经购买了额外的 NVIDIA gpu, 他计划申请更深入的学习项目, 以造福环境和先进的医学。

要了解另一种保护雨林的深入学习方法, 请参阅 "树的公司: AI 地图雨林的生物财富."

* 这个故事的主要形象, 从亚马逊的场景, 是由尼尔帕尔默, 支持, 通过维基共享资源。

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