船舶に導入されたデルの最先端ソリューションは、セルラー ネットワークを介してディープ ラーニング モデルにデータを直接アップロードし、リアルタイムで画像を更新します。 以前は画像解析はボランティアのみに頼っていましたが、GRC の効率が向上します。 そこから、科学者は、迅速な回復のために緊急に必要とされる地域と、毎年の繁殖期など、年間の重要な時期を特定できます。

今日のディープ ラーニング テクノロジの分析機能は、各画像に対して 1 分もかかりません。 これは、以前の探査期間の 7 ～ 8 分間と比較して、印象的な数です。 最初の GRC では、13,000 枚の写真を評価するのに 1,516 時間かかりました。 新しいモデルでは、同じ量のデータを 200 時間未満で処理できます。

このイニシアチブは、持続可能性を推進するという Dell Technologies の環境、社会、およびガバナンス (ESG) の目標と一致しています。 治療を促進するテクノロジーを開発し、顧客、パートナー、サプライヤー、およびコミュニティと協力することで、デルは気候変動への取り組みを支援したいと考えています。 GRC は、アジア太平洋地域と日本 (APJ) における大規模なパートナーシップ プログラムであり、グレート バリア リーフの市民チーム、デル、クイーンズランド大学 (UQ) およびジェームス クック大学 (JCU) の研究者の専門知識が組み合わされています。 「Sahaj Software Solutions」およびメンバーの科学者。 また、デルはシンガポールのデータ サイエンス チームと協力して、選択したディープ ラーニング モデルの広範なコミュニティ テストを継続的に調整および実施し、満足のいく評価基準を確保しています。

近い将来、「Citizens of the Great Barrier Reef」の創設者である Andy Ridley 氏は、デルだけでなく、同一性と開放性を実現できるボーダー ソリューションのサポートにより、GRC プログラムを世界中の他のサンゴ礁に拡大したいと考えています。ディープラーニングモデル。 オーストラリア国外での最初のテスト サイトは、インドネシアで開始されます。

デル テクノロジーズのアジア太平洋および日本およびグローバル デジタル シティ ソリューション グループのプレジデントであるアミット ミダは、次のように述べています。 シチズンズ オブ ザ グレート バリア リーフでは、技術を通じて研究をサポートするための私たちの取り組みは長い道のりを歩んできました。 最初のグレート リーフ国勢調査の取り組みを通じて、貴重なデータをリアルタイムで取得するのに役立つテクノロジー ソリューションを開発しました。 シチズンズ オブ ザ グレート バリア リーフとの革新的なパートナーシップの次の段階では、ディープラーニングの力を活用して、質の高いデータを迅速に取得し、利害関係者間の実りあるパートナーシップを促進する能力を通じて、パートナーの保護活動を拡大しました。 イノベーションを推進することで、パートナーが持続可能性の目標を達成できるよう支援し、APJ 地域と世界中の両方に存在する研究と保全活動をサポートできると信じています。

主な備考:

Citizens of the Great Barrier Reef との進化するパートナーシップは、持続可能性を推進し、APJ 地域で目的を行動に移すという Dell Technologies のコミットメントを支えています。

デルの新しい深層学習モデルは、サンゴ礁の画像分析時間を短縮することで、グレート ショア リーフの保護活動を改善します。 ボランティアは、新しいモデルを使用して 1 週間以内に 13,000 枚の写真を評価することができました。 最初の波はグレート リーフ国勢調査を展開しましたが、このプロセスには 2 か月以上かかりました。

今年のキャンペーンでは、ボランティアがオーシャン リーフ パークの 2,300 km にわたって広がる 315 のサンゴ礁から収集した 42,000 枚の写真を処理します。

画像セグメンテーション ディープ ラーニング モデルは、Dell ハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC) グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) アクセラレーション システムを使用してモデルをトレーニングし、Dell PowerScale システムを使用してデータを保存します。 オンショア コンピューティング プラットフォームには、AI クラスターとマルチ AI 推論エンジンのトレーニングをサポートする Dell PowerEdge サーバーが含まれています。