NVIDIA EGX 平台能改进洪水预测GPU 加速模型
为了推动改善气候行动，创造健康的全球环境，nvidia 正与联合国卫星中心（unosat）合作，发挥深度学习和 ai 的力量。
这项工作帮助联合国实现了其 2030 年可持续发展议程中的 17 项相互关联的可持续发展目标，包括 “气候行动” 和 “可持续的城市和社区”。联合国通过这些目标呼吁所有成员国为全人类的幸福贡献自己的力量。
联合国训练研究所的联合国卫星中心与 nvidia 开展合作的初衷，是使用 ai 进行地球观测，推动气候相关灾害的管理。该项目被称为 ai4eo，包含了多项使用 ai 帮助监测和评估地球变化的行动。
为了快速追踪 ai4eo 项目的研发工作，联合国卫星中心将其卫星图像技术基础设施与 nvidia 的加速计算平台相结合。这个由 ai 驱动的卫星图像系统将采集和分析地理空间信息，提供关于洪水、野外火灾和其他气候相关灾害的近实时洞察。
此外，联合国卫星中心还以 nvidia 深度学习培训中心（dli）关于使用深度学习方法生成准确洪水检测模型的课程为基础，上线了一个教育模块。
联合国卫星中心主任 einar bjørgo 表示：“我们通过与 nvidia 合作，在最短的时间内完成了从 ai 研究到实施气候解决方案的闭环，让弱势群体也能够从这项技术中受益。”
ai 驱动的卫星图像分析
对于像评估菲律宾热带气旋或汤加火山爆发带来的影响这样的任务，联合国卫星中心的紧急测绘服务可以使用计算机视觉和卫星图像分析获得关于复杂灾害的准确信息。
近实时分析是管理气候灾害事件的关键。人道主义团队可以利用 ai 提供的以数据为依据的洞察发现，采取快速、有效的行动抗击灾害。这些数据还被用于为可持续发展政策提供信息、培养用户的能力和全面加强气候适应性。
为了加速卫星图像技术基础设施，联合国卫星中心将使用能够实现大规模 ai 开发的 nvidia dgx 系统以及能够将加速计算的力量从数据中心传递到边缘的 nvidia egx 平台。
联合国卫星中心表示，nvidia 技术将基于 ai 的洪水检测速度提高了 7 倍，以更高的精度覆盖更大的区域。
nvidia dli 灾害风险监测课程
除了强大的技术之外，利用 ai 和数据科学分析并防止气候灾难的另一个关键是拥有技能娴熟的人员。
nvidia 全球人工智能计划副总裁 keith strier 表示：“nvidia 和联合国卫星中心共同应对气候变化的影响，并推进联合国可持续发展目标的实现，这项工作的第一步就是教会数据科学家开发和部署能够改进洪水预测的 gpu 加速模型。”
联合国卫星中心已经为深度学习培训中心的免费在线课程开发了一个模块，该模块包括如何建立深度学习模型来自动检测洪水事件。
“使用卫星图像监测灾难风险”，是 nvidia 计划为全球公共部门社区提供的众多气候行动课程中的首个课程。
联合国卫星中心模块基于真实的联合国案例研究，而尼泊尔洪灾则是其中的重点案例。
联合国卫星中心与 nvidia 一起通过免费提供该模块，帮助全球数据科学家学习如何使用加速计算来预测和应对气候相关灾害。
strier 表示：“我们的目标是实现加速计算的普及，帮助大家通过更准确的训练深度学习模型来更好地预测和应对自然灾害和改善人类生活。”
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此外，联合国卫星中心还以 nvidia 深度学习培训中心（dli）关于使用深度学习方法生成准确洪水检测模型的课程为基础，上线了一个教育模块。
联合国卫星中心主任 einar bjørgo 表示：“我们通过与 nvidia 合作，在最短的时间内完成了从 ai 研究到实施气候解决方案的闭环，让弱势群体也能够从这项技术中受益。”
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对于像评估菲律宾热带气旋或汤加火山爆发带来的影响这样的任务，联合国卫星中心的紧急测绘服务可以使用计算机视觉和卫星图像分析获得关于复杂灾害的准确信息。
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为了加速卫星图像技术基础设施，联合国卫星中心将使用能够实现大规模 ai 开发的 nvidia dgx 系统以及能够将加速计算的力量从数据中心传递到边缘的 nvidia egx 平台。
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nvidia 全球人工智能计划副总裁 keith strier 表示：“nvidia 和联合国卫星中心共同应对气候变化的影响，并推进联合国可持续发展目标的实现，这项工作的第一步就是教会数据科学家开发和部署能够改进洪水预测的 gpu 加速模型。”
联合国卫星中心已经为深度学习培训中心的免费在线课程开发了一个模块，该模块包括如何建立深度学习模型来自动检测洪水事件。
“使用卫星图像监测灾难风险”，是 nvidia 计划为全球公共部门社区提供的众多气候行动课程中的首个课程。
联合国卫星中心模块基于真实的联合国案例研究，而尼泊尔洪灾则是其中的重点案例。
联合国卫星中心与 nvidia 一起通过免费提供该模块，帮助全球数据科学家学习如何使用加速计算来预测和应对气候相关灾害。
strier 表示：“我们的目标是实现加速计算的普及，帮助大家通过更准确的训练深度学习模型来更好地预测和应对自然灾害和改善人类生活。”
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