DIY 城市 AI：研究人員推動超本地化氣候建模行動

美國西北大學和阿貢國家實驗室正在推進側重于環境的 AI 模型與邊緣計算節點，以用于精準的氣候研究。

DIY 氣候建模行動已經拉開序幕。

美國西北大學和阿貢國家實驗室的研究人員已在全球啟動由 NVIDIA Jetson 驅動的 Waggle 邊緣計算設備，采集超本地化氣候信息。Waggle 是一個由阿貢國家實驗室開發的邊緣計算開源傳感器平臺。

基于該平臺，科學家們在 Sage 門戶網站應用商店中分享專為邊緣設計的開源 AI 代碼，Sage 門戶網站由國家科學基金會 (NSF) 資助。

這項開創性的工作正在為全世界的環境研究提供支持，讓越來越多的研究人員和科學家積極使用邊緣計算和傳感器研究氣候問題。

Waggle 研究的問題非常廣泛，包括研究芝加哥微局部天氣，以幫助了解城市熱島及其對居民的影響，此外還有氣候對威斯康星州奧吉布韋部落土地上的野生稻所產生的影響等。

最近，俄勒岡大學的危害研究實驗室 (Hazards Lab) 也開始使用 Waggle 所提供的邊緣計算，幫助 ALERTWildfire 系統辨別和發現野火。該系統為當地居民、消防員和市政部門提供來自智能攝像機的實時數據流。

這一舉措已擴展到多個大洲，表明了可以通過結合邊緣計算與數字基礎設施，提供用于氣候相關應用的開放式 AI 模型。

西北大學阿貢科學與工程研究所聯合主任、阿貢國家實驗室杰出研究員 Pete Beckman 表示：“許多氣候模型側重于較大的地理范圍，因此可能無法了解特定區域受到的影響，但能源部希望了解地球不斷變化的氣候將如何影響人類，尤其是在城市環境中?！?/p>

Waggle 節點 + Sage AI

一切始于 2015 年由 Charlie Catlett 領導的“物聯網陣列” (AoT) 國家科學基金會項目。該項目將先進的傳感器和邊緣計算用于研究城市環境。

AoT 的基礎是阿貢國家實驗室當時剛剛自主開發的 Waggle 邊緣計算平臺。Waggle 將 NVIDIA Jetson 等強大的邊緣 AI 計算平臺與 Kubernetes、PyTorch 和 TensorFlow 等行業標準軟件工具套件，組合成一個支持相機、麥克風、軟件定義無線系統、激光雷達和紅外成像器的可編程智能平臺。在支持快速增長的 AI 和傳感器方面，NVIDIA 平臺顯然是合宜的選擇，提供龐大的生態系統、靈活性與領先的性能。

由于 Waggle 節點通常安裝在建筑外或燈柱上，因此 Jetson 的能效成為了關鍵。

Sage 項目始于 2022 年美國國家科學基金會的撥款，該項目的目標是建立一個全國規模的軟件定義傳感器網絡來支持邊緣 AI。

Sage 節點是用于科學探索的開放資源?？茖W家可以開發新的 AI 模型，將其上傳到 Sage 應用商店，然后再部署到俄勒岡州的山頂或伊利諾伊州的草原。

監測芝加哥的熱浪

這項核心技術也通過 Waggle-Sage 平臺被部署在芝加哥。

美國能源部希望了解城市環境中的氣候變化情況，因此發出了一個建立城市綜合實地實驗室的建議征集。這項工作將 Waggle 節點的超級計算能力與開源 Sage 模型結合在一起，用于超本地化數據分析。

阿貢國家實驗室與合作伙伴正在建立一個名為“氣候和城市科學社區研究” (CROCUS) 的城市綜合實地實驗室，主要對芝加哥地區展開研究。計劃讓該實驗室接受社區的意見，從而確定要研究的問題和城市氣候變化的具體領域，保證研究結果直接惠及當地居民。

Beckman 表示：“核心在于我們如何才能建立真正深入了解城市環境的超本地化 AI 系統?！?/p>

野生稻遷移建模

在威斯康星州，研究人員與奧吉布韋部落部署了一個幫助了解野生稻（一種具有重要文化意義的食物來源）的節點。

Beckman 表示：“野生稻正在因為氣候變化而遷移，所以研究人員想要了解正在發生的情況?！?/p>

通過聲音辨別鳥類

如果把開放式 AI 模型、邊緣計算和研究人員結合起來研究氣候變化，還能夠得到什么？

答案是可以制作許多對于大多數人來說十分有用的應用，比如 AI 工具，用來識別不同的鳥類。

鳥類愛好者可以在 iOS 或 Android 設備上下載 Merlin Bird ID 應用，通過鳥兒發出的聲音來辨別鳥的種類。這些模型還被復制到了一些 Waggle 設備上，無論 Sage 部署在哪里都可以辨別鳥類。

AI 真是讓人耳目一新。

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