Le soluzioni di stoccaggio ad alta densità e l'intelligenza artificiale avanzata hanno un impatto significativo sul monitoraggio, sulla protezione e sulla comprensione delle popolazioni animali.
All'incrocio tra tecnologia all'avanguardia e sforzi di conservazione, la Zoological Society of London (ZSL) e PEAK:AIO hanno sviluppato un approccio innovativo alla gestione dei dati per gli studi sulla fauna selvatica. Questa collaborazione, caratterizzata dall'implementazione di storage Solidigm ad alta densità e intelligenza artificiale avanzata, ha un impatto significativo sul monitoraggio, la protezione e la comprensione delle popolazioni animali. Al centro di questo progetto c'è la soluzione PEAK:AIO, guidata dalle unità QLC D5-P5336 da 61.44 TB di Solidigm, che fornisce l'infrastruttura per un rapido storage e analisi dei dati, consentendo ai ricercatori di prendere decisioni più rapide e accurate che in ultima analisi avvantaggiano gli sforzi di conservazione.
Di recente abbiamo avuto l'opportunità di visitare lo zoo di Londra e di scoprire come i sistemi di archiviazione dati di PEAK: AIO e le piattaforme all'avanguardia basate sull'intelligenza artificiale vengono utilizzati dallo ZSL per elaborare grandi quantità di dati generati da progetti di monitoraggio della fauna selvatica, che vanno dalla conservazione urbana per i ricci all'osservazione globale delle specie. Lo zoo può affrontare le sfide della gestione dei dati inerenti agli sforzi di conservazione moderni integrando tecnologie di archiviazione e intelligenza artificiale all'avanguardia. Abbiamo anche avuto il privilegio di discutere di queste innovazioni con Mark Klarzynski, CEO e fondatore di PEAK:AIO, Professore Chris Carbone, professore di conservazione zoologica, e altri coinvolti in questa iniziativa rivoluzionaria.
Dai ricci al monitoraggio globale delle specie
Uno dei progetti più affascinanti dello ZSL riguarda la conservazione della fauna selvatica urbana, in particolare quella dei ricci di Londra. Chris Carbone ha condiviso con noi le sfide che devono affrontare i ricci, una specie il cui habitat è sempre più frammentato dall'attività umana. "Hanno difficoltà a disperdersi tra le popolazioni", afferma Carbone, "il che porta a problemi come la consanguineità". Questo problema è comune a molte specie a livello globale, poiché l'urbanizzazione invade gli habitat naturali.
I conservazionisti stanno lavorando per combattere questo fenomeno creando percorsi o "corridoi verdi", che consentono ad animali come i nostri ricci di muoversi liberamente tra habitat isolati. Tuttavia, la consapevolezza e il coinvolgimento del pubblico sono componenti essenziali per garantire il successo di queste iniziative. La ZSL si concentra anche sul rendere le persone consapevoli delle popolazioni di animali selvatici locali e le incoraggia ad aiutare a mantenere questi spazi verdi, compiendo piccoli passi per consentire agli animali di prosperare in ambienti altrimenti difficili.
Ma dove entrano in gioco gli SSD Solidigm ad alta capacità e i supercomputer NVIDIA DGX? Secondo Carbone, sono diventati strumenti essenziali. Le moderne tecnologie di monitoraggio della fauna selvatica si sono evolute rapidamente negli ultimi due decenni, consentendo ai ricercatori di raccogliere dati enormi. Tuttavia, questi dati presentano le loro sfide: archiviazione e analisi.
L'esplosione dei dati: dalle fototrappole alla genomica
Nei primi giorni del monitoraggio della fauna selvatica, le fototrappole erano rivoluzionarie ma avevano dei limiti. Chris ha ricordato i giorni in cui le fotocamere a pellicola potevano scattare solo 36 immagini, spesso portando a perdere delle opportunità. "Un gruppo di scimmie potrebbe esaurire tutta la pellicola il primo giorno, lasciandoti senza niente di utile". Facciamo un salto in avanti fino a oggi, e le moderne fotocamere digitali possono catturare decine di migliaia di immagini, dando ai ricercatori un quadro molto più completo del comportamento della fauna selvatica.
La quantità di dati generati è cresciuta esponenzialmente, soprattutto con gli sforzi di conservazione globali che utilizzano trappole fotografiche in più paesi. Ad esempio, le trappole fotografiche dell'India sono tra le più grandi al mondo, con oltre 10,000 telecamere e milioni di immagini generate. Progetto HogWatch di Londra, ha accumulato oltre 15 milioni di immagini. Con la raccolta dati in crescita a questo ritmo, gestire ed elaborare set di dati così grandi è diventata una sfida significativa.
La genomica è un altro settore che contribuisce al diluvio di dati. In precedenza, i ricercatori analizzavano piccoli frammenti di genomi animali per comprendere le strutture della popolazione. Tuttavia, con la crescente convenienza e accessibilità del sequenziamento dell'intero genoma, i set di dati si sono espansi fino a raggiungere i terabyte. Progetti di DNA ambientale (eDNA) contribuire ulteriormente a questa crescita, utilizzando tracce di DNA negli ambienti per monitorare le popolazioni delle specie.
Grazie alla densità all'avanguardia degli SSD Solidigm QLC, i team che lavorano a questi progetti hanno molto spazio per lavorare al momento e hanno capacità disponibile per il prossimo futuro. Ciò ha consentito di definire l'ambito e di costruire il progetto in modo che non richiedesse aggiornamenti costanti per soddisfare le esigenze dei dati.
Costruire un supercomputer in uno zoo
Una delle sfide più inaspettate che il team ha dovuto affrontare durante l'installazione del nuovo data center edge allo zoo ha coinvolto l'unità di raffreddamento esterna e un gruppo di cervi acquatici cinesi. Il sistema di raffreddamento, essenziale per mantenere la temperatura corretta per le apparecchiature di elaborazione ad alte prestazioni, era situato vicino a un'area abitata da questi animali sensibili. Durante l'aggiornamento del dispositivo di raffreddamento a un'unità più grande, il rumore e l'attività dell'installazione hanno disturbato i cervi, costringendo il team a modificare attentamente i propri piani per garantire il comfort e la sicurezza degli animali.
La soluzione è stata quella di trasferire temporaneamente il cervo acquatico in un'area più sicura e tranquilla all'interno dello zoo mentre i lavori venivano completati. La situazione ha aggiunto un livello di complessità che la maggior parte delle installazioni di data center non incontrerebbe, evidenziando le sfide uniche dell'implementazione della tecnologia in ambienti condivisi con la fauna selvatica. Una volta installato il refrigeratore e tornati gli animali nel loro habitat, il team ha continuato il progetto con un'interruzione minima delle operazioni quotidiane dello zoo.
Edge Computing allo zoo di Londra
Dato il volume di dati, ZSL aveva bisogno di un data center potente ma compatto per gestire questi enormi set di dati. Ecco PEAK:AIO e la sua soluzione di storage ad alte prestazioni distribuita all'edge. Questa soluzione supporta i carichi di lavoro di imaging e genomica dello zoo. All'interno del data center edge presso gli uffici dello zoo di Londra di ZSL, due piattaforme DGX di NVIDIA, combinate con i sistemi PEAK:AIO, forniscono ben 1.2 petabyte di spazio di storage ridondante e sicuro ad alta velocità.
Mark Klarzynski, CEO e fondatore di PEAK:AIO, spiega che questi sistemi di archiviazione sono progettati per tenere il passo con le esigenze dei carichi di lavoro dell'intelligenza artificiale e le esigenze di conservazione della fauna selvatica. I sistemi DGX consentono un'elaborazione rapida dell'intelligenza artificiale, che può analizzare milioni di immagini in meno tempo rispetto alle configurazioni di elaborazione tradizionali. "Stiamo spingendo i confini delle prestazioni in uno spazio così piccolo", ha affermato Mark. "Non si tratta solo di archiviare i dati, ma anche di elaborarli nel modo più rapido ed efficace possibile".
Con RDMA su NFS e NVMe su Fabric, questi sistemi di storage possono fornire un accesso ai dati ad alta velocità, necessario quando si elaborano dati su scala come quella richiesta da ZSL. I carichi di lavoro AI accelerati da GPU richiedono questo livello di prestazioni, soprattutto quando si tratta di attività come la classificazione delle specie e il rilevamento di oggetti nelle immagini.
Il ruolo dell’intelligenza artificiale nella conservazione
Uno degli strumenti AI più importanti in uso al London Zoo è MegaDetector di Microsoft. Questo modello AI è fondamentale per automatizzare la pre-elaborazione delle immagini, rilevando e filtrando elementi non pertinenti come esseri umani o automobili e isolando gli animali per ulteriori analisi. In precedenza, un normale laptop poteva elaborare solo poche immagini al minuto, ma con la nuova infrastruttura, migliaia di immagini possono essere elaborate nello stesso lasso di tempo.
Questo è solo il primo passo di un processo più complesso guidato dall'IA. Dopo il filtraggio iniziale, i modelli di IA vengono impiegati per il riconoscimento delle specie, un compito molto più impegnativo. "Si potrebbe pensare che ormai saremmo più bravi", riflette Carbone, "ma è incredibilmente difficile". La vegetazione spesso oscura gli animali, rendendo difficile per l'IA classificare correttamente le specie. Tuttavia, nuove tecniche, come l'uso di bounding box per focalizzare l'attenzione dell'IA, migliorano la precisione.
Una volta che le immagini sono state taggate e analizzate, i dati possono essere inseriti in modelli più complessi. Questi modelli forniscono ai conservazionisti informazioni critiche, come stime della popolazione e modelli di interazione delle specie. I risultati di queste analisi aiutano a definire strategie di conservazione a Londra e in tutto il mondo.
Backup in tempo reale e sicurezza dei dati
L'integrità dei dati è fondamentale quando si ha a che fare con dati di conservazione inestimabili. PEAK:AIO ha sistemi di backup ridondanti integrati per garantire che nessuno di questi dati venga perso. I 1.2 PB di storage Solidigm vengono sottoposti a backup quasi in tempo reale tramite NVMe su RDMA e i dati possono essere recuperati quasi istantaneamente senza bisogno di un processo di ripristino tradizionale. Klarzynski sottolinea: "In realtà non si recupera; si usa e basta".
Per una maggiore sicurezza, il processo di backup assicura che i dati siano immutabili, ovvero non possano essere manomessi, una caratteristica cruciale, data la natura sensibile dei dati di conservazione. Se qualcosa dovesse andare storto, i dati sono immediatamente accessibili, preservando anni di ricerca.
Il futuro della tecnologia di conservazione
Man mano che gli sforzi di conservazione continuano a crescere, crescerà anche la domanda di soluzioni tecnologiche avanzate. Il lavoro svolto presso lo Zoo di Londra funge da modello per ciò che è possibile quando si combinano IA, elaborazione ad alte prestazioni e sistemi di archiviazione basati su edge. Mark di PEAK:AIO sottolinea che, sebbene abbiano già raggiunto risultati incredibili, hanno solo scalfito la superficie. "Ci sono cose che l'IA può fare e che ancora non conosciamo", afferma.
La collaborazione globale diventerà probabilmente più critica in futuro. I ricercatori immaginano reti globali di fototrappole, simili a quelle delle stazioni meteorologiche, che forniscano dati in tempo reale su specie ed ecosistemi in tutto il mondo. Mentre il mondo affronta crescenti sfide ambientali, queste tecnologie diventeranno strumenti indispensabili nella lotta per proteggere la fauna selvatica del nostro pianeta.
Conclusione
La collaborazione tra ZSL, PEAK:AIO e Solidigm presso lo Zoo di Londra dimostra come la tecnologia possa guidare il cambiamento nel mondo reale nella conservazione. Sfruttando l'archiviazione ad alte prestazioni e l'intelligenza artificiale, i conservazionisti possono elaborare enormi quantità di dati in tempi record, fornendo nuove informazioni sul comportamento degli animali, sulle dinamiche della popolazione e sulla salute dell'ecosistema. Il futuro della conservazione della fauna selvatica è innegabilmente digitale e progetti come questi stanno plasmando il modo in cui proteggiamo le specie più vulnerabili del nostro pianeta.
Questo rapporto è sponsorizzato da Solidigm. Tutti i pareri e le opinioni espressi in questo rapporto si basano sulla nostra visione imparziale dei prodotti in esame.
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