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英特爾AI如何幫助修繕殘垣斷壁的長城,背后的奧秘找到了

人工智能
當人工智能走到科技和人文的十字路口,它會迸發出怎樣的能量?你會發現,以往沒有任何一個時期,會比現在的人工智能距離我們更近,因為它正在以一種近乎革命性的手段解決生活中真實存在的難題。

當人工智能走到科技和人文的十字路口,它會迸發出怎樣的能量?你會發現,以往沒有任何一個時期,會比現在的人工智能距離我們更近,因為它正在以一種近乎革命性的手段解決生活中真實存在的難題。

現在,有一個棘手的問題擺在中國文物保護基金會面前:如何修繕一段年代久遠,已經是殘垣斷壁的箭扣長城?

../Downloads/Intel/2018%20Intel%20Approval%20and%20reference/Q3/Great%20Wall%20Project/11/IG_Carousels_1x1_02.

如果是按照傳統的方法,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,人員想要到達施工現場可謂險阻重重。

另外,傳統的手工測量無法反映長城的全貌和細節,不利于保護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”的項目已經在英特爾中國研究院、英特爾數據中心事業部,以及武漢大學測繪遙感國家重點實驗室的合作下開展。 新的方法可以數字化還原長城修繕前后的狀態,有利于修繕保護以及進一步研究。有了英特爾的人工智能技術的參與,箭扣長城以及更多長城的保護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行:

1、采集高精度圖像

在箭扣長城保護項目中,使用英特爾***款獵鷹8+無人機,對城墻進行長城整體和局部的航拍和精確成像;

../Downloads/Intel/2018%20Intel%20Approval%20and%20reference/Q3/Great%20Wall%20Project/11/NatGeo_Stills_08.

2、3D建模和損毀部位的人工智能識別

借助***的英特爾至強服務器,快速分析處理高分辨率影像數據,產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據用于指導物理修復。

../Downloads/Intel/2018%20Intel%20Approval%20and%20reference/Q3/Great%20Wall%20Project/11/NatGeo_Stills_03.

3、3D模型的人工智能數字化修復

在3D模型損毀識別基礎上,利用***的3D模型對抗生成網絡,以及回歸卷積網絡,對城墻缺損部位進行數字化修復,并據此對實際的長城修繕和維護提供指導和參考數據。

../Downloads/Intel/2018%20Intel%20Approval%20and%20reference/Q3/Great%20Wall%20Project/11/NatGeo_Stills_06.

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

解決方案還涉及多種AI算法,包括視覺特征抽取與索引,相機參數恢復,光束平差(bundle adjustment),稠密匹配,幾何模型網格生成,深度神經網絡2D及3D模型訓練,紋理合成等。

英特爾的方案是,基于Xeon至強可擴展處理器,英特爾固態盤,同時結合OpenMP/MPI并行優化技術,采用針對英特爾CPU優化的英特爾®深度神經網絡數學核心函數庫(MKL-DNN),以及面向英特爾架構優化的深度學習框架Tensorflow等工具,高效地實現長城3D建模和數字化修復,并達到厘米級精度的效果。

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

如今,英特爾開發的MKL-DNN庫已經廣泛應用在Tensorflow,Caffe等流行的深度學習框架中??梢哉f,針對深度學習領域不同算法實現的解決方案中,英特爾至強架構是能夠全面高效、低成本支持這么多種算法的唯一選擇,并可以明顯提高人工智能修繕長城的效率和速度。

英特爾至強服務器,為人工智能的開發者提供了全套的開發工具鏈,允許開發者根據深度學習的數據復雜度對內存的需求按需配置。

在此基礎上,英特爾(中國)研究院和武漢大學將開發出長城缺損/裂縫識別與定位,數字化修復的深度學習算法,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模型上進行樣本采集和標定,獲取足夠多的樣本數據,用于訓練深度學習網絡,該網絡采用回歸和卷積相結合的架構,針對3D模型的不同視角的2D視圖和剖面圖,進行大量數據樣本的訓練分析,形成對典型損毀模式的識別能力。

../Downloads/Intel/2018%20Intel%20Approval%20and%20reference/Q3/Great%20Wall%20Project/11/IG_Carousels_1x1_05.

2、長城數字化模型虛擬修復

當一段長城的損毀部位識別出來之后,AI就會進行數字化的虛擬修復,在損毀的模型上生成3D的修復效果和磚墻紋理,并獲得物理修繕所需的工程量的數據,作為對物理修繕的參考建議。在數字化修復中,大運算量的2D/3D模型生成技術將得到應用。

無論是2D還是3D模型的生成網絡訓練,其數據輸入量和運算量都是驚人的,只有英特爾至強服務器能夠提供完整的支持。

同時,英特爾AI的數字化修復會遵循“修舊如舊”的文物修繕原則,為長城修繕工程提供詳細的位置,效果和所需工程量的估計,作為實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據采集,到后端深度網絡訓練與方案生成,整合了測量工具,人工智能算法,高性能計算平臺,形成了一個完整的人工智能文物修繕與保護解決方案。

事實上,不僅僅是修繕長城,其他的人工智能應用場景,英特爾的AI解決方案,也是一個很好的選擇。因為無論你是一名數據科學家,還是IT架構師,都可以在你熟悉的CPU平臺上,簡單高效的按需開發,讓AI的開發和應用更簡單,更實用。

也恰恰是這種高性能的通用AI計算平臺,以及它實際應用于工程和產品的能力,將會幫助更多的 AI解決方案提供商,在各個AI應用的領域大膽突破,展開一個AI應用的大時代。

人工智能,從至強開始。

文物建筑的修繕與保護就是這樣一個生動的例子,也僅僅是一個開端。

英特爾人工智能傳承長城奇跡 -- 視頻鏈接

 

 

 

責任編輯:張燕妮 來源: 51CTO
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