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最近，一則有趣的招聘啟事在網(wǎng)上傳開：華為要招聘動物語言翻譯師，具體工作內(nèi)容需要辨識動物聲音，協(xié)助華為云AI專家建立動物聲音分析模型；記錄動物不同狀態(tài)的聲音信息；幫助華為云AI學(xué)習(xí)動物語言，預(yù)測動物行為并采取措施。
雷鋒網(wǎng)了解到，招聘啟事發(fā)出當(dāng)天，華為收到的簡歷就已經(jīng)破百，看來我們的技術(shù)大拿們對于動物保護都懷有如此高漲的熱情。
華為與熱帶雨林保護公益組織，正在使用AI、云和手機嘗試保護哥斯黎加的熱帶雨林及蜘蛛猴等珍奇動物
熱帶雨林無疑是地球賜予地球上所有生物最為寶貴的資源之一，超過25%的現(xiàn)代藥物是由熱帶雨林植物所提煉，熱帶雨林也由此被稱為“世界上最大的藥房”。
但讓人警惕的是，世界熱帶雨林的面積在劇減，甚至有預(yù)言2030年世界將再無熱帶雨林。人類大量砍伐是一部分原因，使得雨林面積減少，從而導(dǎo)致生物多樣性的降低，形成負(fù)面循環(huán)。
好在保護力量一直在行動，RFCx就是其中一個。2014年，物理學(xué)家和軟件工程師Topher White創(chuàng)立了雨林保護公益組織——Rainforest Connection（RFCx），總部設(shè)在加州舊金山，致力于幫助保護世界免受非法砍伐和非法偷獵。目前Rainforest Connection已在10個國家部署，保護森林面積超過2500平方公里。
他們已經(jīng)用上了華為手機做聯(lián)接——通過將大量回收的舊手機升級改造為太陽能雨林監(jiān)聽設(shè)備，分散部署在叢林深處。無論大雨傾盆、艷陽高照或終日潮濕，一旦監(jiān)測系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)盜伐異響，如鏈鋸或卡車聲，便會第一時間告警，將具體盜伐定位推送給當(dāng)?shù)氐淖o林員，幫助他們快速進行搜查。
手機做聯(lián)接，數(shù)據(jù)收集到云上作分析，分析之后的結(jié)果下發(fā)到工作人員，新技術(shù)讓過去巡林員似的工作大大簡化，效率提高。雷鋒網(wǎng)還了解到，其實幾年前RFCx設(shè)計檢測聲音方案的時候，他們測試了幾個品牌的智能手機，最后選擇了華為智能手機。
不過，監(jiān)聽設(shè)備只負(fù)責(zé)收集聲音，而聲音的識別和處理就需要用到AI。在華為云到來之前，在RFCx系統(tǒng)中使用的鏈鋸模型是RFCx工程師用TensorFlow搭建而成，團隊中必須有人知道如何編寫代碼，并設(shè)置環(huán)境來使用TensorFlow構(gòu)建和部署AI模型，盡管復(fù)雜，但總是開了個頭。
可以想象的是，如果沒有AI，2500平方公里要花費多少人力物力去分辨各種類型的聲音，這根本是不可能完成的任務(wù)，AI的價值就體現(xiàn)在這里。
RFCx和華為云從今年初開始合作，借助華為云的大數(shù)據(jù)能力，RFCx存儲、管理各個采集點所收集到的音頻數(shù)據(jù)，并通過人工智能服務(wù)HUAWEI CLOUD AI和一站式AI開發(fā)平臺ModelArts開發(fā)出智能算法模型，實現(xiàn)對鏈鋸和卡車噪音的精準(zhǔn)識別。
除了防制盜伐，RFCx還需要監(jiān)測蜘蛛猴等瀕危動物的生存狀態(tài)。為此，華為云與RFCx正在構(gòu)建蜘蛛猴語言智能分析模型，提供關(guān)于棲息地、生活習(xí)性等相關(guān)信息。未來，手機采集的數(shù)據(jù)不僅用于保護蜘蛛猴，也讓無數(shù)其他瀕危物種的保護成為可能。
在ModelArts平臺上對采集到的蜘蛛猴聲音進行測試
具體說來，使用ModelArts的自動學(xué)習(xí)能力后工程師不需要編碼，不需要機器學(xué)習(xí)的知識，甚至不需要設(shè)置環(huán)境，而只需要使用UI向?qū)砩蟼髀曇魯?shù)據(jù)，標(biāo)記有鏈鋸的聲音，然后單擊一次來訓(xùn)練模型，再將模型部署到生產(chǎn)環(huán)境中。
類比來看，使用TensorFlow編寫代碼就像雇傭木匠來制作家具，而使用ModelArts 自動學(xué)習(xí)就像購買可以DIY的宜家家具。對于RFCx來說，DIY解決方案是非常重要的，因為鏈鋸聲監(jiān)測只是眾多雨林保護場景之一，而他們可以將ModelArts的自動學(xué)習(xí)功能應(yīng)用于所有其他聲音分類場景。
現(xiàn)在，AI已經(jīng)初步在雨林保護中施展拳腳，下一步華為云和RFCx計劃將優(yōu)化后的鏈鋸模型很快部署到RFCx實時監(jiān)控系統(tǒng)中。而蜘蛛猴的場景更為復(fù)雜，華為云和RFCx正在收集更多的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練聲音識別模型。
去年10月，華為云ModelArts正式發(fā)布，從芯片(Ascend)、服務(wù)器(Atlas Server)、計算通信庫(CANN)到深度學(xué)習(xí)引擎(MindSpore)和分布式優(yōu)化框架(MoXing)，形成一個全棧優(yōu)化的AI開發(fā)平臺。目前，ModelArts可應(yīng)用于多種業(yè)務(wù)場景，包括圖像識別、視頻分析、語音識別、產(chǎn)品推薦、異常檢測等。
值得一提的是，不久前在全球人工智能領(lǐng)域最權(quán)威的競賽之一——斯坦福DAWNBench最新的榜單中，ModelArts也斬獲圖像識別總訓(xùn)練時間和推理性能榜單的雙料冠軍，可謂一戰(zhàn)成名。
雷鋒網(wǎng)認(rèn)為，如今，云上AI的競爭逐漸成為一個焦點，從底層硬件到上層計算引擎、再到更上層的分布式訓(xùn)練框架及其優(yōu)化算法多方面協(xié)同優(yōu)化的ModelArts，全棧能力讓用戶訓(xùn)練成本降到最低，性能提高。未來，華為云將在更多業(yè)務(wù)場景落地AI服務(wù)，既包括商業(yè)應(yīng)用，也包括更廣范圍的AI應(yīng)用需求，就像這次用AI保護熱帶雨林。
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