Saildrone正在自主监测海洋中取得突破性进展。
这家初创公司的航海数据采集技术曾近距离追踪北大西洋的飓风，发现了太平洋中的一个3200英尺的水下山脉，并开始帮助绘制全球海洋底部的地图。
该公司总部位于旧金山湾区，开发了搭载各种传感器的自主无人船（USV）。其数据流经NVIDIA Jetson模块进行边缘AI处理，并在NVIDIA DeepStream软件开发工具包的原型中进行优化，用于智能视频分析。
Saildrone致力于使海洋情报收集成本效益高，为科学、渔业、天气预报、海洋绘图和海上安全提供数据收集系统。
它拥有三种不同的USV，并使用Mission Portal控制中心服务来监视定制任务并实时可视化数据。此外，Saildrone的一些历史数据可供公众免费使用。
“我们曾驶入三次大型飓风，甚至穿越了“飓风山姆”的风眼，所有的船只都安然度过——它们是非常坚固的平台，” Saildrone软件工程副总裁布莱思·托瓦尔（Blythe Towal）说道，她指的是2021年威胁百慕大的一次强热带气旋。
成立于2012年的Saildrone已获得1.9亿美元的资金支持。该初创公司是NVIDIA Inception计划的成员，该计划为公司提供技术支持和人工智能平台指导。
保持AI在地球水域中的活动
Saildrone在无人船的数据收集任务在海洋和湖泊的环境研究中引起了广泛关注。
夏威夷大学马诺阿分校已经借助三艘23英尺的Saildrone Explorer USV来研究海洋酸化对气候变化的影响。这个为期六个月的任务将围绕夏威夷、毛伊岛、瓦胡岛和考艾岛进行，用于评估该州周围海洋的健康状况。
海洋酸化是指pH值的降低，其影响因素包括化石燃料的燃烧和农业。这些因素可能对珊瑚、牡蛎、蛤蜊、海胆和钙质浮游生物等造成影响，威胁到海洋生态系统。
Saildrone最近与Seabed 2030合作，共同绘制全球海洋的完整地图。Seabed 2030是日本基金会和大洋一般海图局（GEBCO）之间的合作项目，旨在到2030年绘制全球海洋地形图。
“Saildrone的愿景是一个健康的海洋和一个可持续的星球，” Saildrone创始人兼首席执行官理查德·詹金斯（Richard Jenkins）说道。“完整的海洋底部地图对实现这一愿景至关重要。”
全球科学界正在采用NVIDIA人工智能进行气候研究，包括超局地气候建模、改善碳封存、可再生能源研究等诸多领域。NVIDIA正在开发用于预测气候变化的世界上最强大的AI超级计算机，名为Earth-2，将用于在Omniverse中创建地球的数字孪生。
能效数据处理
Saildrone USV能够使用比传统船只和船员更少的资源收集更多的数据，节约能源并保护船员的安全。
这些USV适用于恶劣天气和长时间任务。其中一艘USV最近完成了一次为期370天的航行，监测二氧化碳，从罗得岛横穿北大西洋到达佛罗里达，再到非洲西海岸的赤道附近。
大部分使用太阳能和风能进行运行，需要进行能效高的计算来处理如此多的数据。
“通过使用NVIDIA Jetson实施，使得我们的计算负载功率效率低于典型的运行GPU的计算平台，这对于我们能够执行这样的任务至关重要，” Towal说道。
海洋测量遇上边缘AI
Saildrone依赖于NVIDIA JetPack SDK，以获得Jetson平台上硬件加速的边缘AI的完整开发环境。它在模块上运行机器学习，用于基于图像的船只检测，以帮助导航。
Saildrone的飞行员使用来自车辆返回的气象和海洋信息（包括气象和海洋学信息）设置航点并优化航线。所有USV都在全天候监控下，并且操作员可以通过云端远程更改航线。
机器学习大多数情况下是在Jetson模块上本地运行的，但也可以通过卫星连接在云上运行，因为带宽可能有限且成本高，从其强大的传感器套件产生高分辨率图像需要大量的数据。
无人船具有用于测量风速、温度、盐度和溶解碳的海洋传感器。该公司还使用测深传感器进行海洋和湖泊底部的研究，包括使用单波束或多波束进行深度或宽度的声纳测绘。其感知传感器套件还包括雷达和水下视觉声纳。
DeepStream进入深海
Saildrone利用NVIDIA DeepStream SDK进行其视觉AI应用和服务。开发人员可以使用该套件构建无缝流媒体管道，用于基于AI的视频、音频和图像分析。
DeepStream提供了10倍的吞吐量提升，可以从边缘到云端应用，开发处理多个视频、图像和音频流的优化智能视频应用。
Saildrone将依靠DeepStream进行图像预处理和模型推理，使得机器学习可以在边缘进行，即使在海上也能够利用太阳能和风能。
了解更多关于NVIDIA Jetson模块和DeepStream SDK的信息。