最近，一則有趣的招聘啟事在網(wǎng)上傳開(kāi)：華為要招聘動(dòng)物語(yǔ)言翻譯師，具體工作內(nèi)容需要辨識(shí)動(dòng)物聲音，協(xié)助華為云AI專家建立動(dòng)物聲音分析模型；記錄動(dòng)物不同狀態(tài)的聲音信息；幫助華為云AI學(xué)習(xí)動(dòng)物語(yǔ)言，預(yù)測(cè)動(dòng)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(jiǎn)歷就已經(jīng)破百，看來(lái)我們的技術(shù)大拿們對(duì)于動(dòng)物保護(hù)都懷有如此高漲的熱情。

“AI makes it possible”

華為與熱帶雨林保護(hù)公益組織，正在使用AI、云和手機(jī)嘗試保護(hù)哥斯黎加的熱帶雨林及蜘蛛猴等珍奇動(dòng)物

熱帶雨林無(wú)疑是地球賜予地球上所有生物最為寶貴的資源之一，超過(guò)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(wú)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(hù)力量一直在行動(dòng)，RFCx就是其中一個(gè)。2014年，物理學(xué)家和軟件工程師Topher White創(chuàng)立了雨林保護(hù)公益組織——Rainforest Connection（RFCx），總部設(shè)在加州舊金山，致力于幫助保護(hù)世界免受非法砍伐和非法偷獵。目前Rainforest Connection已在10個(gè)國(guó)家部署，保護(hù)森林面積超過(guò)2500平方公里。

他們已經(jīng)用上了華為手機(jī)做聯(lián)接——通過(guò)將大量回收的舊手機(jī)升級(jí)改造為太陽(yáng)能雨林監(jiān)聽(tīng)設(shè)備，分散部署在叢林深處。無(wú)論大雨傾盆、艷陽(yáng)高照或終日潮濕，一旦監(jiān)測(cè)系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)盜伐異響，如鏈鋸或卡車聲，便會(huì)第一時(shí)間告警，將具體盜伐定位推送給當(dāng)?shù)氐淖o(hù)林員，幫助他們快速進(jìn)行搜查。

手機(jī)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(guò)去巡林員似的工作大大簡(jiǎn)化，效率提高。雷鋒網(wǎng)還了解到，其實(shí)幾年前RFCx設(shè)計(jì)檢測(cè)聲音方案的時(shí)候，他們測(cè)試了幾個(gè)品牌的智能手機(jī)，最后選擇了華為智能手機(jī)。

不過(guò)，監(jiān)聽(tīng)設(shè)備只負(fù)責(zé)收集聲音，而聲音的識(shí)別和處理就需要用到AI。在華為云到來(lái)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(tuán)隊(duì)中必須有人知道如何編寫代碼，并設(shè)置環(huán)境來(lái)使用TensorFlow構(gòu)建和部署AI模型，盡管復(fù)雜，但總是開(kāi)了個(gè)頭。

可以想象的是，如果沒(méi)有AI，2500平方公里要花費(fèi)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(jià)值就體現(xiàn)在這里。

Huawei makes it easier

RFCx和華為云從今年初開(kāi)始合作，借助華為云的大數(shù)據(jù)能力，RFCx存儲(chǔ)、管理各個(gè)采集點(diǎn)所收集到的音頻數(shù)據(jù)，并通過(guò)人工智能服務(wù)HUAWEI CLOUD AI和一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts開(kāi)發(fā)出智能算法模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)鏈鋸和卡車噪音的精準(zhǔn)識(shí)別。

除了防制盜伐，RFCx還需要監(jiān)測(cè)蜘蛛猴等瀕危動(dòng)物的生存狀態(tài)。為此，華為云與RFCx正在構(gòu)建蜘蛛猴語(yǔ)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(lái)，手機(jī)采集的數(shù)據(jù)不僅用于保護(hù)蜘蛛猴，也讓無(wú)數(shù)其他瀕危物種的保護(hù)成為可能。

 

在ModelArts平臺(tái)上對(duì)采集到的蜘蛛猴聲音進(jìn)行測(cè)試

具體說(shuō)來(lái)，使用ModelArts的自動(dòng)學(xué)習(xí)能力后工程師不需要編碼，不需要機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí)，甚至不需要設(shè)置環(huán)境，而只需要使用UI向?qū)?lái)上傳聲音數(shù)據(jù)，標(biāo)記有鏈鋸的聲音，然后單擊一次來(lái)訓(xùn)練模型，再將模型部署到生產(chǎn)環(huán)境中。

類比來(lái)看，使用TensorFlow編寫代碼就像雇傭木匠來(lái)制作家具，而使用ModelArts 自動(dòng)學(xué)習(xí)就像購(gòu)買可以DIY的宜家家具。對(duì)于RFCx來(lái)說(shuō)，DIY解決方案是非常重要的，因?yàn)殒滀徛暠O(jiān)測(cè)只是眾多雨林保護(hù)場(chǎng)景之一，而他們可以將ModelArts的自動(dòng)學(xué)習(xí)功能應(yīng)用于所有其他聲音分類場(chǎng)景。

現(xiàn)在，AI已經(jīng)初步在雨林保護(hù)中施展拳腳，下一步華為云和RFCx計(jì)劃將優(yōu)化后的鏈鋸模型很快部署到RFCx實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)中。而蜘蛛猴的場(chǎng)景更為復(fù)雜，華為云和RFCx正在收集更多的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練聲音識(shí)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(jì)算通信庫(kù)(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(gè)全棧優(yōu)化的AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)。目前，ModelArts可應(yīng)用于多種業(yè)務(wù)場(chǎng)景，包括圖像識(shí)別、視頻分析、語(yǔ)音識(shí)別、產(chǎn)品推薦、異常檢測(cè)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(jìng)賽之一——斯坦福DAWNBench最新的榜單中，ModelArts也斬獲圖像識(shí)別總訓(xùn)練時(shí)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(jìng)爭(zhēng)逐漸成為一個(gè)焦點(diǎn)，從底層硬件到上層計(jì)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(lái)，華為云將在更多業(yè)務(wù)場(chǎng)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(hù)熱帶雨林。

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