Johan Barthelemy – NVIDIA 技術博客

借助適用于 LLM 的 NVIDIA NIM 微服務加速科學文獻審查

Wed, 26 Feb 2025 06:44:27 +0000

精心設計的系統審查通常是研究人員探索科學領域的第一步。對于剛剛接觸該領域的科學家，它提供了該領域的結構化概述。對于專家而言，它可以細化他們的理解并激發新的想法。在 2024 年， Web of Science 數據庫收錄了 218,650 篇評測文章，凸顯了這些資源在研究中的重要性。完成系統審查可顯著增強研究人員的知識庫及其學術影響。然而，傳統的評論文章需要收集、閱讀和總結有關特定主題的大量學術文章。由于這項人工練習非常耗時，處理過的文獻的范圍通常局限于幾十篇或幾百篇文章。跨學科內容 (通常超出研究人員的專業領域) 又增加了一層復雜性。這些挑戰使得創建全面、可靠且有影響力的系統審查變得越來越困難。大語言模型 (LLMs) 的出現提供了一種突破性的解決方案，能夠從大量文獻中快速提取和合成信息。參加 Generative AI Codefest Australia…

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AI 探索南極消失的苔蘚，揭示氣候變化的秘密

Thu, 03 Oct 2024 08:30:22 +0000

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。

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使用邊緣計算和視頻分析檢測實時廢棄物污染

Mon, 26 Feb 2024 06:43:22 +0000

在過去的幾十年里，隨著經濟發展和城市化進程的推進，廢棄物產生率呈上升趨勢。廢棄物生產量的增加給全球政府帶來了巨大的挑戰，尤其是在高效處理和管理方面。盡管在一些國家地區實施了廢棄物分類系統，但由于污染問題，大部分廢棄物最終仍會被填埋或燃燒，從而導致可回收材料的不可持續浪費。本文介紹了邊緣計算和計算機視覺用于檢測垃圾收集卡車中的塑料袋污染的解決方案。該解決方案使用 NVIDIA Metropolis 應用框架，包括 NVIDIA Jetson, NVIDIA TAO 工具套件以及 NVIDIA DeepStream SDK. 填埋和燃燒等傳統的廢棄物管理方法不僅無法解決日益加劇的廢棄物問題，而且還會帶來嚴重的環境和健康風險。為了確保可持續的未來，國家地區日益需要加強廢棄物回收和管理實踐。在本地垃圾管理領域，家庭垃圾中的污染是一個巨大的障礙，嚴重阻礙了回收過程。

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涵洞視覺堵塞檢測的 AIoT 解決方案

Wed, 02 Nov 2022 06:10:00 +0000

引發山洪的一個關鍵因素是，不需要的、洪水傳播的碎片被運輸，堵塞了交叉排水水工結構，如涵洞。碎屑與涵洞的堆積和相互作用通常會導致水力容量降低、上游水流分流和結構破壞。例如， 2007 年的澳大利亞紐卡斯爾洪水、 1998 年的澳大利亞臥龍崗洪水和 2021 的英國彭特雷洪水只是少數幾個例子，其中堵塞被報告為交叉排水水力結構破壞的主要原因。在這篇文章中，我們描述了我們為計算機視覺模型訓練構建不同視覺數據集的技術，包括合成圖像的示例。我們分解了解決方案的每個組成部分，并提供了未來研究方向的見解。非線性碎片堆積、實時數據不可用以及復雜的流體動力學表明，傳統的基于數值模擬的方法解決該問題是無效的。在這種情況下，洪水后的視覺信息被用于制定阻塞政策，其中涉及幾個假設，許多人認為這些假設不是阻塞的真實代表。這表明需要從技術角度更好地理解和探索堵塞問題，

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