AWS：利用機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)預(yù)防叢林火災(zāi)

時(shí)間：2022-03-13 15:00:02 | 來源：行業(yè)動(dòng)態(tài)

時(shí)間：2022-03-13 15:00:02 來源：行業(yè)動(dòng)態(tài)

與此同時(shí)，AWS一直在與澳大利亞墨爾本能源公司AusNet展開合作，以幫助緩解該地區(qū)的叢林大火。

AusNet擁有5.4萬公里的電力線，為維多利亞州約150萬戶家庭和企業(yè)提供能源。據(jù)估計(jì)，該電網(wǎng)有62%是位于叢林火災(zāi)高風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)。

AusNet此前一直使用配備了谷歌地圖式的LiDAR攝像頭和Amazon SageMaker機(jī)器學(xué)習(xí)的汽車，來繪制該州需要修剪植被的區(qū)域，從而幫助阻止叢林火災(zāi)威脅，以前該系統(tǒng)依賴于GIS（地理信息系統(tǒng)）并使用自定義工具來標(biāo)記LiDAR點(diǎn)。

AusNet與AWS展開合作，利用AWS的深度學(xué)習(xí)模型、GPU實(shí)例和S3存儲(chǔ)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)LiDAR點(diǎn)的自動(dòng)分類。

AWS在一篇博文中指出，AusNet和AWS構(gòu)建了一個(gè)語義分割模型，可以準(zhǔn)確地對(duì)導(dǎo)體、建筑物、電線桿、植被和其他類別的3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。

現(xiàn)在團(tuán)隊(duì)能夠以每個(gè)Epoch 10.8分鐘的速度對(duì)1571個(gè)文件中的17.2 GiB未壓縮數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，總計(jì)約6.16億個(gè)點(diǎn)。推理方面，團(tuán)隊(duì)能夠早22.1個(gè)小時(shí)內(nèi)對(duì)總計(jì)15個(gè)文件中的33.6 GiB未壓縮數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，這意味著平均每秒推理大約15760個(gè)點(diǎn)，其中包括了攤銷之后的啟動(dòng)時(shí)間，AWS表示。

AusNet產(chǎn)品經(jīng)理Daniel Pendlebury表示：能夠快速準(zhǔn)確地標(biāo)記我們的航測(cè)數(shù)據(jù)，這是最大程度上降低叢林大火風(fēng)險(xiǎn)的一個(gè)關(guān)鍵部分。

通過與Amazon機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案實(shí)驗(yàn)室展開合作，我們能夠打造出在數(shù)據(jù)標(biāo)記方面實(shí)平均準(zhǔn)確率高達(dá)80.53%的模型，預(yù)計(jì)通過采用這套新的解決方案，我們手動(dòng)進(jìn)行標(biāo)記的工作量會(huì)減少高達(dá)80%。