土耳其学子与研究人员利用AI和机器人技术提升灾害应对效率

自两年前7.8级地震袭击叙利亚和土耳其，造成55,000人死亡、130,000人受伤、数百万人流离失所后，土耳其的学生、研究人员和开发者开始利用最新的AI和机器人技术提高该地区的灾害准备能力。这一努力是NVIDIA与Bridge to Türkiye基金合作设立的“灾害响应创新与教育补助金”项目的一部分，目的是支持土耳其教育和可持续发展。该补助金项目提供的100套NVIDIA Jetson Nano开发套件和总额为5万美元的资助分发给了八位获奖者，现在已经取得了显著成果，涵盖了AI驱动检测、搜救和机器人教育等多个方面。 安卡拉大学的研究人员利用这些资源开发了一款模块化无人地面车辆（UGV）用于地震后的搜救任务。这款小巧耐用的UGV配备了热成像相机、RGB-D相机和NVIDIA Jetson Nano开发套件，能够进行三维环境扫描和热活动检测，从而在灾后远程判断是否有幸存者存在，同时避免进入危险区域。项目负责人Mehmet Cem Çatalbaş表示，这套自主UGV系统通过NVIDIA Jetson Nano的嵌入式AI计算能力，在灾后救援场景中实现了实时热视觉受害者检测。“NVIDIA的地震救济项目极大地加速了我们的研究和开发进程，将一个创新的概念转化为有效的生命救援方案。” 与此同时，土耳其Hacettepe大学计算机工程系将基于NVIDIA Jetson Nano开发套件的项目整合到两门课程中，培养了学生的即时定位与地图构建（SLAM）技术以及其他机器人技能。超过一打学生用这些嵌入式AI开发套件制造了具有SLAM能力的小型移动机器人，称为“Duckiebots”。这些机器人未来可在倒塌建筑物或火灾现场等不同环境中执行寻找并救出被困人员的任务。课程中，学生们模拟了机器人可能的预设路径，并完成了Duckiebots的组装和初始操作。 Bilkent大学的研究团队则构建了一个便携式的迷你超级计算机集群，用于灾后饮用水和食物源的病原体快速筛查。这个群集基于NVIDIA Jetson Nano开发套件，可以快速完成与宏基因组分析相关的计算任务，即从环境样本中分析DNA。由于NVIDIA Jetson设备的便携性，集群可以直接带到受灾现场进行病原体识别，无需再将样本送至实验室，这有助于及时预防疾病传播。 此外，伊兹密尔理工大学计算机工程系利用NVIDIA Jetson Nano设备和CUDA加速计算工具以及NVIDIA深度学习学院的教学套件，为近80名本科生提供了AI、加速计算和机器人的基础知识教育。助理教授Işıl Öz指出，这些实操经验对于下一代技术创新者来说更加吸引人，并能有效促进他们构建拯救生命、可持续发展的技术。“本月底，我将在IEEE国际并行和分布式处理研讨会(IPDPS)上发表一篇题为‘通过实际操作经验教授加速计算’的论文，详细说明教学过程中遇到的挑战和取得的成功。” NVIDIA及其员工捐赠、公司配捐的资金已经超过190万美元，支持地震受害者。NVIDIA的资深图书馆工程总监Harun Bayraktar表示：“地震之后，我们不想只是旁观者，而是希望通过投入时间和精力来真正作出改变，在下一次灾难时挽救更多生命。”Bayraktar与同样来自土耳其的NVIDIA高级GPU电源架构师Berra Kara共同领导了这项赠款计划，目标是在土耳其提高灾害应对意识，增强AI和机器人技术专长，减少未来任何地震中的伤亡人数。 业内人士认为，NVIDIA和Bridge to Türkiye基金会的合作在技术教育和社会责任感方面树立了典范。通过将先进的AI技术引入灾后救助实践，不仅提高了救援效率和安全性，也为未来的灾害预防提供了重要的技术支持。NVIDIA是全球领先的GPU制造商之一，致力于推动人工智能和高性能计算的发展。Bridge to Türkiye基金会专注于支持土耳其的教育和可持续发展项目，此次合作进一步体现了其社会责任感。