用边缘人工智能解决灭绝危机
机器学习 (ml) 是一项革命性的技术，它促进了前所未有的应用。尽管如此，该技术在许多方面仍然受到限制，因为它通常仅限于数据中心和高性能计算机。人工智能 (ai) 是 ml 的固有部分，将其带到边缘正在挑战这一概念，并解锁迄今为止无法实现的新用例。
一个这样的用例是野生动物保护。在野生动物保护领域工作的组织正在边缘执行 ml 推理，以研究、跟踪和保护濒危物种。跟踪摄像头和环境传感器等工具正在生成可与 ml 相结合的数据，以更好地为保护工作提供信息。
在这篇文章中，我们研究了conservation x labs如何与领先的边缘设备 ml 开发平台 edge impulse 密切合作，共同开发将边缘 ai 引入野生动物保护领域的解决方案。
conservation x labs：野生动物保护的机器学习
conservation x labs 旨在开发以创新和技术为动力的解决方案，以防止第六次生物大灭绝。他们关注危机的驱动因素，而不是症状，从源头上解决问题。
为了支持这些努力，conservation x labs 设计了创新的监测和跟踪技术，例如sentinel，以帮助防止野生动物走私，阻止入侵物种的传播，并为健康的生态系统做出贡献。sentinel 是一种基于 google coral 的人工智能工具包，可连接到跟踪摄像头等设备，为它们提供边缘人工智能功能。例如，借助 sentinel，conservation x labs 可以将标准跟踪相机升级为运动跟踪相机，能够利用 ml 执行自动野生动物检测和分类以进行保护研究。
在这类系统的设计中，最重要的功能之一就是实时监控。通过实时监控，跟踪摄像机可以观察、检测和捕获动物的实时图像或视频。成功实时监控的关键是低延迟计算。
通常，ml 应用程序依赖基于云的数据中心来执行计算密集型 ml 算法。然而，对于像 conservation x labs 这样的应用程序，云计算并不是一个可行的解决方案。
利用边缘计算保护野生动物
云计算不适合 conservation x labs 应用的一个主要原因是野生动物检测和跟踪设备通常部署在孤立和偏远的位置。这样的位置会使监控设备很难找到满足云计算要求所需的高带宽无线连接。在野外，在丛林之类的地方，几乎不存在蜂窝连接。
此外，无线通信可能需要更高的能量和安全成本。为了使野生动物保护设备最有效地完成工作，它们需要尽可能长的电池寿命，因为远程部署的摄像机更换电池是不现实的选择。因此，目标通常是限制在系统上来回发送的数据量。
所有这些因素导致 conservation x labs 得出一个结论：部署的工具需要利用边缘计算。通过在边缘运行算法，conservation x labs 设计了野生动物监测工具，这些工具可提供实时性能，而无需云计算带来的成本和时间开销。
边缘计算挑战
conservation x labs 在设计用于野生动物保护的边缘 ai 设备方面很快遇到了重大挑战。
一个挑战是追踪不同种类动物所需的模型多样性，因为每只动物都需要自己独特的数据集和模型训练。持续训练新模型所需的云资源数量巨大，相关的财务成本同样过高，数以千计——从业务角度来看，这是一个不可持续的数额。
另一个主要挑战是跟上动态和快节奏的 ml 领域，特别是其当前最先进的技术，包括高级算法、新库和不断发展的依赖项。为了最有效地执行保护工作，conservation x labs 尽可能应用了最先进的工具——当最先进的技术经常变化时，这不是一件容易的事。跟上该领域的步伐不仅困难，而且也是不可取的，因为它使开发人员无法专注于可能更重要的问题，例如解决方案的有效性。
边缘脉冲的作用
在尝试了许多其他工具后，conservation x labs 发现 edge impulse 是应对这些挑战的绝佳解决方案。
edge impulse 的平台使边缘 ml 模型的开发、优化和部署变得极其容易和可访问。该平台使开发人员能够在高级别管理工作负载，涵盖从数据准备和数据选择到模型选择、模型训练和模型部署的所有内容，包括特定于设备的二进制文件。
edge impulse 使这些过程完全自动化，并使用最新的库和依赖项来确保 ml 解决方案基于最前沿。反过来，开发人员可以降低这些更细致的后端任务的优先级。
解决灭绝危机
为了保护对这个星球上的生命至关重要的生物多样性和自然，conservation x labs 需要先进的技术来提高保护工作的速度和规模。如今，边缘机器学习已经实现了前所未有的用例，为解决迫在眉睫的灭绝危机开辟了一条清晰的前进道路。
得益于 edge impulse，conservation x labs 开发了边缘设备来监控、检测并最终保护濒危野生动物。conservation x labs 相信这些先进技术可以帮助恢复自然世界的平衡并防止未来危机的发生。
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在这类系统的设计中，最重要的功能之一就是实时监控。通过实时监控，跟踪摄像机可以观察、检测和捕获动物的实时图像或视频。成功实时监控的关键是低延迟计算。
通常，ml 应用程序依赖基于云的数据中心来执行计算密集型 ml 算法。然而，对于像 conservation x labs 这样的应用程序，云计算并不是一个可行的解决方案。
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此外，无线通信可能需要更高的能量和安全成本。为了使野生动物保护设备最有效地完成工作，它们需要尽可能长的电池寿命，因为远程部署的摄像机更换电池是不现实的选择。因此，目标通常是限制在系统上来回发送的数据量。
所有这些因素导致 conservation x labs 得出一个结论：部署的工具需要利用边缘计算。通过在边缘运行算法，conservation x labs 设计了野生动物监测工具，这些工具可提供实时性能，而无需云计算带来的成本和时间开销。
边缘计算挑战
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一个挑战是追踪不同种类动物所需的模型多样性，因为每只动物都需要自己独特的数据集和模型训练。持续训练新模型所需的云资源数量巨大，相关的财务成本同样过高，数以千计——从业务角度来看，这是一个不可持续的数额。
另一个主要挑战是跟上动态和快节奏的 ml 领域，特别是其当前最先进的技术，包括高级算法、新库和不断发展的依赖项。为了最有效地执行保护工作，conservation x labs 尽可能应用了最先进的工具——当最先进的技术经常变化时，这不是一件容易的事。跟上该领域的步伐不仅困难，而且也是不可取的，因为它使开发人员无法专注于可能更重要的问题，例如解决方案的有效性。
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edge impulse 的平台使边缘 ml 模型的开发、优化和部署变得极其容易和可访问。该平台使开发人员能够在高级别管理工作负载，涵盖从数据准备和数据选择到模型选择、模型训练和模型部署的所有内容，包括特定于设备的二进制文件。
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