пресс-центр

Три стартапа находят новые способы помочь планете и ее жителям

NVIDIA Blog NVIDIA Blog
NVIDIA Blog https://blogs.nvidia.com/blog/2016/06/10/three-startups-find-new-ways-to-help-the-planet/

 

Три стартапа находят новые способы помочь планете и ее жителям

 

Вычисления на GPU помогают совершать серьезные прорывы в области разработки беспилотных автомобилей, виртуальной реальности и искусственного интеллекта. Индустрии всего мира претерпевают изменения.

Среди моих любимых примеров применения вычислений на GPU - помощь нашей планете. Три нижеуказанных стартапа используют возможности GPU-технологий в благих целях, стремясь сократить уровень потребления электроэнергии, снизить расходы и обеспечить безопасность людей.

Ярче фары - меньше энергопотребление

На освещение улиц, парковок и других открытых общественных мест тратится очень много электроэнергии. Но большинство людей не знают о финансовых и экологических издержках, связанных с этим видом освещения.

Компания Smart-I из Италии открыла способ значительно сократить потребление электроэнергии с помощью системы SmartEye на базе искусственного интеллекта. Обеспечиваемая мощностью процессорами NVIDIA Tegra, SmartEye использует оптические сенсоры для мониторинга дорожных условий в режиме реального времени. Благодаря этому система может регулировать уровень яркости фар, повышая безопасность движения и в то же самое время снижая расходы на уличное освещение.

Искусственный интеллект SmartEye определяет оптимальный уровень освещения в соответствии с разными погодными условиями, видимостью на дороге и интенсивностью дорожного движения. Помимо снижения потребления электроэнергии, SmartEye предлагает интерактивные услуги, например, современные системы слежения, повышающие уровень общественной безопасности.

Роботы берутся за переработку мусора

В большинстве центров по утилизации рабочие сортируют отходы прямо с конвейера, отделяя материалы, имеющие ценность, от мусора. Это неприятный, потенциально опасный и дорогостоящий процесс, так как для его выполнения требуется многочисленная рабочая сила.

Компания AMP Robotics из Денвера, штат Колорадо, попыталась решить эту проблему и сократить издержки по переработке отходов в два раза, автоматизировав процесс сортировки мусора. Система, разработанная компанией, использует алгоритмы машинного обучения с ускорением на GPU, чтобы обучать роботов распознавать объекты, начиная от прозрачного и блестящего пластика и заканчивая упаковками с популярными логотипами, например, Pepsi и Coca-Cola.

Компьютеру показали тысячи разнообразных снимков, чтобы научить его находить отличительные признаки объектов в потоке мусора на ленте конвейера. AMP Robotics преследует цель создать простые в установке и надежные в работе роботизированные системы, которые будут эффективно сортировать отходы и позволят избежать травмоопасных ситуаций для людей.

Более точный и своевременный прогноз погоды

Люди любят жаловаться на неточность прогнозов погоды. Однако неудобства на пикнике из-за начавшегося дождя - ничто по сравнению с неточными и несвоевременными предупреждениями о надвигающемся урагане или тайфуне, которые могут привести к разрушениям инфраструктуры, жилых зданий и человеческим жертвам.

Стартап TempoQuest из Лас-Вегаса занимается разработкой ПО для прогнозирования экологических ситуаций и погодных условий, которое позволит делать более быстрые и точные прогнозы. Это программное обеспечение, воспроизводимое на графических ускорителях NVIDIA Tesla ускоряет модель WRF (Weather Research and Forecasting), самую широко используемую в мире систему прогнозирования погоды.

TempoQuest ускоряет обработку метеорологических данных, до трех раз увеличивает точность прогнозирования и обеспечивает более широкую информированность населения. Это дает людям шанс найти укрытие и подготовиться к самым плохим сценариям развития событий.