数百年来全球鲸鱼数量持续大幅减少,人类早就开始采取严正作法以求扭转这项灾难性的后果。

其中最新的一项作法便是由加拿大政府领军的人工智能项目,以求将船只碰撞北大西洋露脊鲸的情况降至最低。早期捕鲸者觉得认为体长五十英尺的北大西洋露脊鲸,会在陆地的视线范围内游泳,捕杀死亡后会浮上水面,「正是」他们的捕猎对象,而有了「right whale」一名。

新的问题来了。或许是因为气候变迁,造成浮游生物向北游动,北大西洋露脊鲸为了食物而游向新的水域。

鲸鱼被迫追捕猎物,新的迁徙路径得通过既定航线。目前估计全球露脊鲸的数量仅剩下500 头,避免这些濒临灭绝的生物遭受船只撞击一事,很快便成为急待解决的问题。

前几年加拿大交通部(国家交通部门)一直致力于防止商业船只撞击鲸鱼。这项计划在鲸鱼的迁徏季节,会以飞机载着海洋生物学家飞到航道上进行观察。

生物学家在航道上发现鲸鱼时,会警告船只减速,严重打断了航运业务,导致成本增加、运输时间延长和收入减少。

加拿大交通部八月时为验证一项概念而调整了计划内容,使用无人飞行载具(UAS)和人工智能软件来侦测鲸鱼是否出现在航道中。

生产用于监控船舶、港口和边界的自动飞行无人机制造商Planck Aerosystems,受邀开发能使用UAS 收集到的照片和影片数据,辨识其中是否出现北大西洋露脊鲸的人工智能软件。新的办法有可能在保护鲸鱼的同时,又能维持加拿大的航运经济。

Planck 技术长Gaemus Collins 说:「政府需要做出会产生巨大财务影响力的决定。我们的软件是用于协助生物学家搜寻成千上万张的影像,找出其中少数可能有鲸鱼身影的几张。生物学家最后再判断『没错,这是鲸鱼,对,这是露脊鲸』,然后向加拿大交通部反映航道上的确出现露脊鲸。」

任务:数据集

Planck Aerosystems 已与美国国家海洋暨大气总署(NOAA)商讨在南加州沿海地区进行一个相似的项目,使用计算机视觉工具自动从无人机空拍影像来找出鲸鱼。

NOAA 的官员明白加拿大交通部的这些努力,猜想是否能将Planck 的技术用于这件事上,因此引荐双方认识。

Planck 的首件要务便是建立一个用于训练深度学习模型的数据集。

「他们仔细研究了这件事,发现从前的任务并未留下数据可以用来训练算法,这可是一大难题。我们得建立一套系统,在UAS 升空后,每天在现场重新训练侦测算法。」Collins 说。

加拿大交通部官员一开始提供分辨率为1080p 的影像数据给Planck,Planck 可以用小巧的NVIDIA Jetson TX2 嵌入式人工智能计算机上进行处理。1080p 分辨率的影像却还不足以用来辨识鲸鱼种类,或是鲸鱼身上的其它记号(项目的目标之一是收集足够的影像数据,以便日后用于追踪个别鲸鱼)。

加拿大交通部最终改用2400万像素的影像装置,Planck 再搭配 NVIDIA Quadro P5000 GPU 一起使用,这款GPU 的RAM 大到足以对这些大型图像文件案进行推论。所有系统皆采用 CUDA 9 和 cuDNN 7.1,以便进行GPU 加速训练和推论作业。

Planck 使用云端环境里的Google Compute Engine 进行训练,可以视需要分配多具 NVIDIA Tesla V100 GPU

Planck 将darknet 这套深度学习函式库用于训练和部署Planck 的物体侦测算法。后来再加入TensorRT 以加快算法的推论时间。

重点心得与后续步骤

Collins 表示Planck 有将这种案子要耗费庞大运算资源的重要心得,转告加拿大交通部。简单来说,执行速度不可能太快,最终运算需求会压垮硬件。

「就算用超高功率的GPU,还是值得要优化软件。」Collins 说。

Collins 说他希望Planck 还会有更多机会跟其它政府机构合作类似的环保计划。Planck 与加拿大渔业及海洋部已经就使用这项技术侦测和追踪海豹及海狮展开了讨论。

Collins 现在对Planck 的成就觉得相当自豪,期待用它来保护全球各地的鲸鱼。

「我们藉由这个案子,证明深度学习工具可以用于自动侦测和分类各种海洋哺乳动物,期望看到在鲸鱼常遭到船只撞击的地方,更大规模部署这套系统。」Collins 说。