NASA 에임스 성공 사례

AI 모니터 지구의 활력

 

DEEPSAT, 딥 러닝 프레임워크 위성 이미지 분류, 조치 지표면의 변화와 그 영향 탄소 및 기후 모니터링

 

AI를 통한 변호 모니터링

지구의기후는 역사를 통해 변해왔스비다. 마지막으로 650,000년 동안 빙하의 전진과 후퇴를 7번의 주기로 겪었고, 마지막 빙하기(약 7,000년 전)의 갑작스러운 종말은 근대 기후의 시작과 인간 문명.

 

이러한 기후 변화의 대부분은 매우 작은 변화에 기인합니다. 태양 에너지의 양을 변경하는 지도 궤도에서 우리 행성을 받습니다. 그러나 최근의 많은 변화는 탄소의 증가된 양과 직접적인 관련이 있습니다.

 

대기 NASA 고다드 우주 연구 연구소(GISS) 과학자들이 매월 지구 온도를 분석한 결과, 2016년 9월은 136년 동안의 현대 기록 보관 기간 중 가장 따뜻한 9월이었습니다.

 

이러한 변화의 영향을 감안할 때 위성 이미지에서 지표면을 모니터링하고 영향을 이해할 필요가 있습니다. 작물 수확량 변화, 초목 및 기타 경관에 대한 온난화가 매우 중요합니다. 그러나 인공위성 이미지를 자동화 분류는 위성 데이터 고유의 높은 변동성과 충분한 훈련 데이터의 부족으로 인해 도전 과제입니다.

 

대부분의 방법은 연구 지역(전 세계)을 감안할 때 확장하기 어려운 상용 소프트웨어에 의존하며 컴퓨팅 및 메모리 집약적 처리, 비용, 대규모 병렬 아키텍처, 머신 러닝 자동화.

캘리포니아 센프란시스코 확대 사진

DeepSAT를 위한 딥 러닝

지구의 건강 상태를 더 잘 파악하기 위해 NASA는 위성 이미지 분류 및 분할을 위한 딥 러닝 프 레임워크인 DeepSat을 개발했습니다. NASA의 지구 과학 및 탄소 모니터링 시스템 내 심층 신 경망의 앙상블인 DeepSat은 가능한 가장 높은 해상도로 지형 변화의 중요한 신호를 제공하여 과 학자들이 독립적인 모델링 작업에 데이터를 사용할 수 있도록 합니다.

 

DeepSat은 다음을 포함하여 다양한 방식으로 사용됩니다.

 

cuDNN NVIDIA Tesla®가 탑재된 슈퍼컴퓨터 GPU 클러스터 배출을 상쇄하기 위해 식생 경관에 의해 격리된 탄소의 양; 고해상도에서 기후 예측 변수를 축소 하기 위해; 도시 열섬 및 옥상 태양열 효율과 같은 효과를 평가할 수 있는 중요한 레이어를 제공 합니다. DeepSat은 수백만 개의 조정 가능한 매개변수를 사용하여 훈련된 강력한 모델 라이브러리를 제 공하고 매우 크고 노이즈가 많은 데이터 세트에 걸쳐 확장할 수 있습니다.

 

NVIDIA GPU의 컴퓨팅 성능을 통해 NASA는 미국 대륙에서 330,000개의 이미지 장면을 조사 한 결과 네트워크를 훈련할 수 있었습니다. 평균 이미지 타일은 6000 x 7000픽셀이었고 각각 무게 는 약 200MB였습니다. 이 샘플의 전체 데이터 세트는 1미터의 지상 샘플 거리와 함께 단일 시대에 대 해 65TB에 가까웠습니다.

 

NASA는 또한 모델 훈련을 위해 다양한 토지 덮개 유형을 나타내는 레이블 이 지정된 다각형으로 손으로 생성한 대규모 훈련 데이터베이스(SATnet)를 구축했습니다.

 

CNN 모델 은 NVIDIA® DIGITS™ DevBox에서 훈련되었으며 훈련된 모델은 모든 217,088 NVIDIA CUDA® 코어 가 있는 NVIDIA Tesla® GPU가 장착된 NASA Ames Pleiades 슈퍼 컴퓨터 GPU 클러스터를 사용하는 이미지 장면 .

 

탄소 영향에 대한 더 확실한 파악

NVIDIA GPU로 구동되는 테스트 및 교육 성능은 전반적으로 눈에 띄게 개선되었습니다. 입 력 크기를 늘리면 노이즈가 적은 경사하강법, 분류를 위한 더 많은 컨텍스트를 제공하는 더 큰 이미지, 향상된 분류/분할 정확도가 가능해졌습니다.

 

교육 시간이 단축되어 자동으로 더 많은 실험과 더 빠른 혁신이 이루어졌습니다. "우리의 최고의 네트워크 데이터 세트는 97.95%의 분류 정확도를 생성했으며 3개의 최첨 단 물체 인식 알고리즘보다 11% 더 우수한 성능을 보였습니다."라고 Ganguly는 말했습 니다.

 

지구의 행동에 대한 그러한 통찰력은 산업, 국가 및 인류 자체에 잠재적인 영향을 미칩니다. 지구의 활력 징후의 변화를 보여주는 이미지는 정부가 자연 재해에 대비할 수 있도록 더 잘 준비할 수 있습니다.

 

즉, 산불, 홍수 및 눈사태의 위험이 있는 지역을 보여줍니다. 또한 더 덥 고 건조한 지구에서 농작물 생산을 지원하고 해수면, 온도 및 산도 수준에 대한 더 깊은 통찰력 을 제공할 수 있습니다. 그것우리 지구의 미래가 그것에 달려 있다고 해도 과언이 아닙니다.