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英特爾AI如何幫助修繕殘?jiān)珨啾诘拈L城,背后的奧秘找到了

發(fā)布日期:2018-07-21??來源:人工智能頭條我要投稿我要評論

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  當(dāng)人工智能走到科技和人文的十字路口,它會迸發(fā)出怎樣的能量?你會發(fā)現(xiàn),以往沒有任何一個時期,會比現(xiàn)在的人工智能距離我們更近,因?yàn)樗谝砸环N近乎革命性的手段解決生活中真實(shí)存在的難題。

  現(xiàn)在,有一個棘手的問題擺在中國文物保護(hù)基金會面前:如何修繕一段年代久遠(yuǎn),已經(jīng)是殘?jiān)珨啾诘募坶L城?

  如果是按照傳統(tǒng)的方法,無論是勘測、測量、后期的處理,只能憑借人力用尺子、全站儀完成,耗時耗力,尤其是箭扣長城大多位于險峰斷崖之上,周邊草木茂密,人員想要到達(dá)施工現(xiàn)場可謂險阻重重。另外,傳統(tǒng)的手工測量無法反映長城的全貌和細(xì)節(jié),不利于保護(hù)單位做更精確的維修方案。

  如今,“人工智能助力修繕箭扣長城”的項(xiàng)目已經(jīng)在英特爾中國研究院、英特爾數(shù)據(jù)中心事業(yè)部,以及武漢大學(xué)測繪遙感國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室的合作下開展。 新的方法可以數(shù)字化還原長城修繕前后的狀態(tài),有利于修繕保護(hù)以及進(jìn)一步研究。有了英特爾的人工智能技術(shù)的參與,箭扣長城以及更多長城的保護(hù)工作將跨越到新的高度。

  如何用英特爾AI助力長城修繕,主要分三個步驟來進(jìn)行:

  1、采集高精度圖像

  在箭扣長城保護(hù)項(xiàng)目中,使用英特爾最新款獵鷹8+無人機(jī),對城墻進(jìn)行長城整體和局部的航拍和精確成像。

  2、3D建模和損毀部位的人工智能識別

  借助最新的英特爾至強(qiáng)服務(wù)器,快速分析處理高分辨率影像數(shù)據(jù),產(chǎn)生完整的高精度長城影像3D模型,利用人工智能算法在3D模型上識別出需要被修繕的部分,并提供裂縫和塌方等破損的測量數(shù)據(jù)用于指導(dǎo)物理修繕。

  3、3D模型的人工智能數(shù)字化修復(fù)

  在3D模型損毀識別基礎(chǔ)上,利用最新的3D模型對抗生成網(wǎng)絡(luò),以及回歸卷積網(wǎng)絡(luò),對城墻缺損部位進(jìn)行數(shù)字化修復(fù),并據(jù)此對實(shí)際的長城修繕和維護(hù)提供指導(dǎo)和參考數(shù)據(jù)。

  這將是一個全新的探索,先進(jìn)的無人機(jī)航拍和人工智能技術(shù)參與文物建筑的修繕和保護(hù),英特爾的計(jì)算技術(shù)深度參與其中。數(shù)據(jù)顯示,僅僅700米的長城城墻,獵鷹8+無人機(jī)采集了上萬張高分辨率圖像,原始數(shù)據(jù)超過200GB,整個處理過程會頻繁訪問這些數(shù)據(jù),還會產(chǎn)生超過100GB的中間和仿真數(shù)據(jù),即便是高性能的計(jì)算,處理如此龐大的數(shù)據(jù)量也極其復(fù)雜。

  解決方案還涉及多種AI算法,包括視覺特征抽取與索引,相機(jī)參數(shù)恢復(fù),光束平差(bundle adjustment),稠密匹配,幾何模型網(wǎng)格生成,深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2D及3D模型訓(xùn)練,紋理合成等。

  英特爾的方案是,基于Xeon至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器,英特爾固態(tài)盤,同時結(jié)合OpenMP/MPI并行優(yōu)化技術(shù),采用針對英特爾CPU優(yōu)化的英特爾?深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)核心函數(shù)庫(MKL-DNN),以及面向英特爾架構(gòu)優(yōu)化的深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow等工具,高效地實(shí)現(xiàn)長城3D建模和數(shù)字化修復(fù),并達(dá)到厘米級精度的效果。

  整個長城3D建模和數(shù)字化修復(fù)過程中,需要進(jìn)行大規(guī)模的方程迭代計(jì)算,其中一些基于大規(guī)模稀疏矩陣的方程求解會存在收斂穩(wěn)定性問題。這個時候,大規(guī)模矩陣計(jì)算庫MKL的作用就凸現(xiàn)了,它不僅能夠提升計(jì)算效率,還能夠大大提高復(fù)雜計(jì)算的穩(wěn)定性。

  如今,英特爾開發(fā)的MKL-DNN庫已經(jīng)廣泛應(yīng)用在Tensorflow,Caffe等流行的深度學(xué)習(xí)框架中??梢哉f,針對深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域不同算法實(shí)現(xiàn)的解決方案中,英特爾至強(qiáng)架構(gòu)是能夠全面高效、低成本支持這么多種算法的理想選擇,并可以明顯提高人工智能修繕長城的效率和速度。

  英特爾至強(qiáng)服務(wù)器,為人工智能的開發(fā)者提供了全套的開發(fā)工具鏈,允許開發(fā)者根據(jù)深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)復(fù)雜度對內(nèi)存的需求按需配置。在此基礎(chǔ)上,英特爾(中國)研究院和武漢大學(xué)將開發(fā)出長城缺損/裂縫識別與定位,數(shù)字化修復(fù)的深度學(xué)習(xí)算法,包括:

  1、長城缺損/裂縫識別與定位

  針對損毀及裂縫類型,研究人員在正常的和損毀的長城3D模型上進(jìn)行樣本采集和標(biāo)定,獲取足夠多的樣本數(shù)據(jù),用于訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),該網(wǎng)絡(luò)采用回歸和卷積相結(jié)合的架構(gòu),針對3D模型的不同視角的2D視圖和剖面圖,進(jìn)行大量數(shù)據(jù)樣本的訓(xùn)練分析,形成對典型損毀模式的識別能力。

  2、長城數(shù)字化模型虛擬修復(fù)

  當(dāng)一段長城的損毀部位識別出來之后,AI就會進(jìn)行數(shù)字化的虛擬修復(fù),在損毀的模型上生成3D的修復(fù)效果和磚墻紋理,并獲得物理修繕?biāo)璧墓こ塘康臄?shù)據(jù),作為對物理修繕的參考建議。

  在數(shù)字化修復(fù)中,大運(yùn)算量的2D/3D模型生成技術(shù)將得到應(yīng)用。無論是2D還是3D模型的生成網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,其數(shù)據(jù)輸入量和運(yùn)算量都是驚人的,只有英特爾至強(qiáng)服務(wù)器能夠提供完整的支持。同時,英特爾AI的數(shù)字化修復(fù)會遵循“修舊如舊”的文物修繕原則,為長城修繕工程提供詳細(xì)的位置,效果和所需工程量的估計(jì),作為實(shí)際工程有效的參考和對照。

  總而言之,英特爾在幫助修繕長城的過程中,提供的是一個從前端數(shù)據(jù)采集,到后端深度網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與方案生成,整合了測量工具,人工智能算法,高性能計(jì)算平臺,形成了一個完整的人工智能文物修繕與保護(hù)解決方案。

  事實(shí)上,不僅僅是修繕長城,其他的人工智能應(yīng)用場景,英特爾的AI解決方案,也是一個很好的選擇。因?yàn)闊o論你是一名數(shù)據(jù)科學(xué)家,還是IT架構(gòu)師,都可以在你熟悉的CPU平臺上,簡單高效的按需開發(fā),讓AI的開發(fā)和應(yīng)用更簡單,更實(shí)用。

  也恰恰是這種高性能的通用AI計(jì)算平臺,以及它實(shí)際應(yīng)用于工程和產(chǎn)品的能力,將會幫助更多的AI解決方案提供商,在各個AI應(yīng)用的領(lǐng)域大膽突破,展開一個AI應(yīng)用的大時代。

  人工智能,從至強(qiáng)開始。文物建筑的修繕與保護(hù)就是這樣一個生動的例子,也僅僅是一個開端。


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