當尖端技術遇上動物保育工作,倫敦動物學會(ZSL)和 PEAK:AIO開發出了一種創新的野生動物研究數據管理方法。雙方以高密度Solidigm SSD和先進AI技術的部署為主,深刻影響了對動物族群的監測、保護和了解。這一方案以PEAK:AIO解決方案為核心,它由61.44 TB Solidigm D5-P5336 QLC SSD驅動,為數據的快速儲存和分析提供了基礎設施,使得研究人員能夠做出更快、更準確的決策,進而推動動物保護工作的順利開展。

　　Solidigm在參觀倫敦動物園的過程中,探索了倫敦動物學會如何使用PEAK: AIO的數據存儲系統和AI驅動的平臺,來處理野生動物監測項目產生的大量數據,這些數據跨越了城市刺猬保護到全球物種觀測。動物園可以透過整合尖端儲存和AI技術來解決現代保育工作中固有的資料管理挑戰。Solidigm還有幸與PEAK:AIO CEO兼創始人Mark Klarzynski、動物保護學教授Chris Carbone以及其他參與這一開創性項目的相關人士探討了這些創新技術。

　　從刺猬到全球物種監測

　　倫敦動物學會最引人入勝的項目之一是城市野生動物的保育工作,尤其對于倫敦刺猬種群生存狀況的關注。Chris Carbone教授向我們揭示了刺猬面臨的困境,這一物種的棲息地因人類活動而日益碎片化。"它們難以在不同種群間遷移,"Carbone指出,"這會導致近親繁殖等問題。"隨著城市化進程侵蝕自然棲息地,此類問題已成為全球眾多物種的普遍困境。

　　自然資源保護主義者正在努力通過創建通道或“綠色走廊”來解決這個問題,讓刺猬等動物能夠在獨立的棲息地之間自由移動。然而,公眾意識與參與才是影響這些倡議成功的關鍵要素。倫敦動物學會同樣致力于提升人們對本地野生動物的關注度,并鼓勵大家通過維護城市綠地空間、采取微小但切實的行動,幫助野生動物在這充滿挑戰的環境中生生不息。

　　那么在這個故事中,大容量 Solidigm SSD究竟是如何發揮作用呢?Carbone指出,它在其中至關重要。過去二十年間,現代野生動物監測技術突飛猛進,研究人員能夠采集到海量數據,但隨之而來的存儲與分析難題也不容小覷。

　　數據大爆炸:從相機陷阱到基因組學

　　在早期監測野生動物時,相機陷阱是革命性的創新,但也有其限制。Chris回憶起底片相機只能拍攝36張影像的日子,常常會錯失良機。“一群猴子可能會讓你在第一天就用完所有膠卷,卻沒留下任何有用處的東西。”快進到今天,現代數碼相機可以捕捉數以萬計的影像,這也讓研究人員能夠更全面地了解野生動物的行為。

　　這同時也帶來了生成數據量的指數級增長,特別是在全球多個國家都在使用相機陷阱開展保護工作的背景下。例如,印度部署的相機陷阱規模位居世界前列,安裝數量超過1萬臺,產生了數百萬張圖像。倫敦HogWatch項目同樣積累了超過1500萬張圖像。數據收集規模如此高速擴張,讓管理和處理龐大的數據集成為一項重大挑戰。

　　基因組學是另一個導致數據激增的領域。過去,研究人員通過分析動物基因組的微小片段來了解種群結構。隨著全基因組測序成本降低、普及度提高,數據集已擴展至TB級別。環境DNA(eDNA)項目則進一步推動了數據增長——通過檢測環境中的DNA痕跡來調查物種種群。

　　得益于Solidigm QLC SSD的存儲密度,參與這些項目的團隊不僅能夠解決當前數據對空間的需求問題,還能滿足未來可預見的數據存儲需求,這也讓項目在規劃和建設時無需頻繁升級硬件。

　　在動物園里建造超級計算機

　　動物園在部署新型邊緣數據中心時,遇到了一個意想不到的挑戰:戶外冷卻機組與一群獐(中國水鹿)的"沖突"。這套為高性能計算設備提供恒溫環境的冷卻系統,恰好安裝在敏感膽小的獐群棲息地附近。當團隊升級更大功率的冷卻裝置時,安裝產生的噪音和人員活動驚擾了這些鹿科動物,迫使工程師們不得不重新調整方案——既要保證設備正常運行,又要確保獐群的舒適與安全。

　　最終的解決方案是:在設備安裝期間,將這群獐暫時遷移至動物園內更安全僻靜的區域。這種情況為數據中心部署增添了一般項目不會遇到的特殊復雜性,凸顯了在野生動物棲息環境中部署技術方案的獨特挑戰。待冷卻系統安裝完畢、鹿群回歸原棲息地后,項目團隊繼續推進工作,將對動物園日常運營的影響降到了最低。

　　倫敦動物園的邊緣計算

　　鑒于數據量龐大,倫敦動物學會(ZSL)需要建立一個功能強大且緊湊的數據中心來處理這些海量數據集。這時,PEAK:AIO的高性能邊緣存儲解決方案應運而生。該方案有效支持了動物園的影像分析與基因組學工作負載。在倫敦動物園辦公區內的邊緣數據中心里,NVIDIA的兩套DGX平臺與PEAK:AIO系統協同工作,提供了高達1.2PB(1200TB)的冗余安全高速存儲空間。

　　AI在生態保育中的作用

　　倫敦動物園采用的AI工具處理圖像。在圖像預處理自動化方面,AI可檢測并過濾掉人類、車輛等無關對象,從而分離出需要進一步分析的動物影像。過去,普通筆記本電腦每分鐘可能只能處理幾張圖像,而現在同等時間內可處理數千張圖像。

　　這僅僅是復雜AI流程的第一步。經過初步篩選后,系統會調用AI模型進行物種識別——這項任務的難度要大得多。"你可能以為我們目前應該做得更好了,"Carbone沉思道,"但這其實異常困難。"植被經常遮擋動物身體,導致AI難以準確辨別物種。不過,通過采用邊界框聚焦等新技術來集中AI的注意力,識別準確率正在不斷提升。

　　在完成圖像標記與分析后,這些數據將被投喂到更復雜的模型系統中。這些模型能為保育工作者提供關鍵洞察——包括種群數量估算、物種互動規律等重要信息。此類分析成果不僅影響著倫敦本地的保護政策,更在全球范圍內指導著生態保護戰略的制定。

　　即時備份和數據安全

　　在處理珍貴的生態保育數據時,數據完整性至關重要。PEAK:AIO內置冗余備份系統,確保這些數據萬無一失。1.2PB的Solidigm存儲通過NVMe over RDMA技術實現近實時備份,數據幾乎可以即時恢復,無需傳統冗長的修復流程。"實際上不存在恢復過程,"Klarzynski強調,"數據始終處于可用狀態。"

　　為確保數據安全,備份流程采用不可篡改機制——鑒于生態保護數據的敏感性,這一特性至關重要。即使發生意外,數據也能即時調取,確保多年研究成果安然無恙。

　　保育技術的未來展望

　　隨著保育工作規模不斷擴大,對先進技術解決方案的需求也將持續增長。倫敦動物園的實踐成果堪稱典范,它展示了AI、高性能計算與邊緣存儲系統結合所能創造的驚人成就。PEAK:AIO的Mark指出,雖然已取得驚人成就,但這僅僅是冰山一角。他坦言"AI的潛力遠超我們當前認知"。

　　未來,全球協作將愈發關鍵。研究者們正構想建立全球相機陷阱監測網絡,其運作模式類似氣象站,可實時提供全球物種與生態系統數據。面對日益嚴峻的環境挑戰,這些技術必將成為守護地球野生動物的不可或缺的利器。

　　倫敦動物園、PEAK:AIO與Solidigm的三方合作,生動詮釋了技術如何推動保育工作的飛躍。借助高性能存儲與AI技術,保育工作者能高速處理海量數據,從而獲得動物行為、種群動態和生態系統健康的新洞察。野生動物保育的未來必然是數字化的,而此類項目正在重塑我們保護地球瀕危物種的方式。