专栏首页华章科技除了悠闲地跟人类下棋,AI正在努力终结这一“危险状态”

除了悠闲地跟人类下棋,AI正在努力终结这一“危险状态”

如果你对AI的印象仍旧停留在阿尔法狗下棋,那么显然你已经Out了。

以往没有任何一个时期,会比现在的人工智能距离我们更近。事实上,人工智能已经潜移默化地深入到了现代生活的各个角落,革命性地改变着传统人力模式的运作逻辑,将过去让人头疼的难题逐一攻破。

现在,有一个棘手的问题摆在中国文物保护基金会面前:如何修缮一段年代久远,破损情况严重的箭扣长城?

原有的传统方式完全依赖人力,勘测、测量和后期处理,都要求工作人员攀到险峰断崖上手动完成,可谓险阻重重。而英特尔带来的AI助力长城修缮的解决方案,分成三个步骤来进行,人员无需亲身涉险,即可完成:

  1. 使用无人机对城墙进行长城整体和局部的航拍,并精确成像;
  2. 快速分析处理高分辨率影像数据,产生完整的高精度长城影像3D建模,并针对损毁部位进行人工智能识别。
  3. 在3D模型损毁识别基础上,利用最新的3D模型对抗生成网络,以及回归卷积网络,对城墙缺损部位进行数字化修缮,并据此对实际的长城修缮和维护提供指导和参考数据。
视频内容

整个过程将产生大量的数据:仅仅700米的长城城墙,猎鹰8+无人机会采集上万张高分辨率图像,原始数据超过200GB。整个处理过程需要频繁访问这些数据,还会产生超过100GB的中间和仿真数据。不仅如此,解决方案还涉及多种AI算法,包括视觉特征抽取与索引,相机参数恢复,光束平差(bundle adjustment),稠密匹配,几何模型网格生成,深度神经网络2D及3D模型训练,纹理合成等。

英特尔拿出的这套解决方案,基于英特尔®至强®可扩展处理器,英特尔固态盘,同时结合OpenMP/MPI并行优化技术,采用针对英特尔CPU优化的英特尔®深度神经网络数学核心函数库(MKL-DNN),以及面向英特尔架构优化的深度学习框架TensorFlow等工具,高效地实现长城3D建模和数字化修缮,并达到厘米级精度的效果。

2017年,英特尔推出至强®可扩展处理器,为人工智能的开发者提供了全套的开发工具链,允许开发者根据深度学习的数据复杂度对内存的需求按需配置。此外,英特尔® 至强® 可扩展处理器采用全新的内核微架构、核内互联和内存控制器。因此,该平台可优化数据中心和网络基础设施所需的性能、可靠性和可管理性,使得使用者获得普世性能将洞察付诸实施、实现业务连续性,并满足实时服务交付方面的需求。

在商业环境里,英特尔® 至强® 可扩展处理器更是以其高度优化的性能优势与前所未有的规模优势迎合了中国市场发展的新需求,并已获得不同行业、领域最终用户的认可。

从修缮长城,到其他的人工智能应用场景,英特尔的AI解决方案,都是一个很好的选择。无论你是一名数据科学家,还是IT架构师,都可以在你熟悉的CPU平台上,简单高效的按需开发,让AI的开发和应用更简单,更实用。也恰恰是这种高性能的通用AI计算平台,以及它实际应用于工程和产品的能力,将会帮助更多的 AI解决方案提供商,在各个AI应用的领域大胆突破,展开一个AI应用的大时代。

人工智能,从至强开始。

本文分享自微信公众号 - 大数据(hzdashuju)

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原始发表时间:2018-08-10

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