南極洲在調節地球氣候方面發揮著至關重要的作用。大多數氣候研究都集中在世界上最寒冷、最多風的大陸的南大洋周圍的二氧化碳吸收，或其廣闊的陽光反射冰河上。
一群澳大利亞科學家正在采用不同的方法。研究人員正在深入探索南極苔蘚床，使用人工智能驅動的邊緣計算平臺來尋找關于南極變暖可能對世界其他地區產生何種影響的線索。
覆蓋南極表面的面積不到 1%。但苔蘚的存在及其持續的健康狀態在其生態系統中發揮著十分重要的作用。
與其他植物一樣，苔蘚吸收大氣中的 CO2 進行生長。苔蘚床就像微型森林，為關鍵的微生物、真菌和微動物（如水熊蟲和螨類）提供了棲息地，它們構成了南極食物鏈中的一些最底層。這些植物和動物可以在南極洲生存，因為它們可以干燥和冷凍，在為期 9 個月的南極冬季生存下來，這也使它們非常適合進行太空實驗（和旅行）。
在過去二十年中，科學家們對南極洲許多地方的苔蘚健康狀況惡化日益感到震驚。他們觀察到，由于與氣候變化和臭氧消耗相關的風速模式的變化，苔蘚群落正在干燥。雖然苔蘚床在南極洲生態系統中只占一小部分，但它們對于土壤穩定和持續 CO2 封存，以及保持生物多樣性至關重要。
由澳大利亞研究委員會（Australian Research Council）資助的研究人員聯盟“ 保護南極環境的未來 （Securing Antarctica’s Environmental Future）”的科學家開發了一個小型全年自動監測平臺，用于測量和分析苔蘚的健康狀況，即使苔蘚被超過三英尺厚的積雪覆蓋也是如此。
南極洲的氣候極其寒冷和惡劣，一半的時間沒有陽光。但是，會產生自己溫暖的微氣候。因此，研究人員無法依靠氣象站來調查為什么苔蘚層會發生變化。
該設備名為人工智能物聯網平臺（Artificial Intelligence of Things Platform），配有太陽能板和絕緣電池。這意味著它幾乎可以在任何地方使用，并全年收集數據來監控苔蘚床。
該平臺基于 NVIDIA Jetson Orin Nano 構建，后者是一臺外形小巧但功能強大的計算機，可以處理 AI 工作負載，并提供高達 40 TOPS 的 AI 性能，功率選項在 7W 到 15W 之間。該平臺安裝在一個硬化的 3′ x 4′ Pelican 機箱中，旁邊還有不同的傳感器，這些傳感器可以收集和分析數據，包括冠層和氣溫、相對濕度、土壤濕度和熱通量、太陽輻射以及圖像。
該平臺運行一個 圖像分割模型 （SegFormer，用于語義分割），該模型提取并分析邊緣的所有圖像數據。該模型使用 NVIDIA TAO AutoML 在 8 個 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 上進行訓練，使研究人員能夠訪問先進的預訓練圖像分割模型，這些模型可以輕松針對苔蘚健康算法進行微調。
SAEF 科學實施部副主任 Sharon Robinson 杰出教授表示，使用 NVIDIA TensorRT 優化圖像分割模型，可將處理圖像的時間縮短 1.6 倍，還可顯著降低整個 AIoT 平臺的功耗，并延長電池續航時間。
羅賓遜說：“該平臺持續處理來自傳感器的數據和圖像流，并提取相關信息，從而最大限度地減少需要傳輸回澳大利亞的數據量。”
“發送回的數據讓我們能夠立即了解氣候事件如何改變這些古老的苔蘚森林及其上方的環境，我們可以跟蹤苔蘚的健康狀況以及其他生物多樣性信號的變化，并了解這些變化與環境條件變化的關系。”
AIoT 平臺不會在有限的帶寬上持續發送大型原始數據集進行處理，而是在邊緣處理數據。然后，它使用 LoRaWAN 協議，通過遠程低功耗通信將結果（數量少得多的數據）返回給南極研究站的科學家。然后，這些數據通過衛星或 LoRaWAN 轉發到 SAEF 數據庫。
當季節變化和天氣轉暖時，科學家可以在部署平臺的實地考察期間檢索原始數據。
為了開展其南極苔蘚研究，SAEF 使用了 NVIDIA A100 Tensor Core 和 NVIDIA 學術資助計劃提供的 NVIDIA RTX A6000 GPU。SAEF 目前正在完成第二代 GPU，以便今年在該領域部署。
該團隊還領導了澳大利亞南極分部的“Antarctic Terrestrial and Nearshore Observing System”（南極陸地和近岸觀測系統）項目，為其即將推出的南極洲遙感塔車隊采用 Jetson 平臺。實現兩個遙感項目的互操作性，將擴大兩個遠程監測系統的覆蓋范圍。
詳細了解不斷變化的 風向 對北極苔蘚的影響。
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精選圖片來源：Krystal Randall 博士
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