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當(dāng)人工智能走到科技和人文的十字路口,它會(huì)迸發(fā)出怎樣的能量?你會(huì)發(fā)現(xiàn),以往沒(méi)有任何一個(gè)時(shí)期,會(huì)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(gè)棘手的問(wèn)題擺在中國(guó)文物保護(hù)基金會(huì)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(zhǎng)城?
如果是按照傳統(tǒng)的方法,無(wú)論是勘測(cè)、測(cè)量、后期的處理,只能憑借人力用尺子、全站儀完成,耗時(shí)耗力,尤其是箭扣長(zhǎng)城大多位于險(xiǎn)峰斷崖之上,周邊草木茂密,人員想要到達(dá)施工現(xiàn)場(chǎng)可謂險(xiǎn)阻重重。另外,傳統(tǒng)的手工測(cè)量無(wú)法反映長(zhǎng)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(zhǎng)城”的項(xiàng)目已經(jīng)在英特爾中國(guó)研究院、英特爾數(shù)據(jù)中心事業(yè)部,以及武漢大學(xué)測(cè)繪遙感國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室的合作下開(kāi)展。 新的方法可以數(shù)字化還原長(zhǎng)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(zhǎng)城以及更多長(zhǎng)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(zhǎng)城修繕,主要分三個(gè)步驟來(lái)進(jìn)行:
1、采集高精度圖像
在箭扣長(zhǎng)城保護(hù)項(xiàng)目中,使用英特爾最新款獵鷹8+無(wú)人機(jī),對(duì)城墻進(jìn)行長(zhǎng)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(shí)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(zhǎng)城影像3D模型,利用人工智能算法在3D模型上識(shí)別出需要被修繕的部分,并提供裂縫和塌方等破損的測(cè)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(shí)別基礎(chǔ)上,利用最新的3D模型對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò),以及回歸卷積網(wǎng)絡(luò),對(duì)城墻缺損部位進(jìn)行數(shù)字化修復(fù),并據(jù)此對(duì)實(shí)際的長(zhǎng)城修繕和維護(hù)提供指導(dǎo)和參考數(shù)據(jù)。
這將是一個(gè)全新的探索,先進(jìn)的無(wú)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(zhǎng)城城墻,獵鷹8+無(wú)人機(jī)采集了上萬(wàn)張高分辨率圖像,原始數(shù)據(jù)超過(guò)200GB,整個(gè)處理過(guò)程會(huì)頻繁訪問(wèn)這些數(shù)據(jù),還會(huì)產(chǎn)生超過(guò)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(jué)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(pán),同時(shí)結(jié)合OpenMP/MPI并行優(yōu)化技術(shù),采用針對(duì)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(kù)(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(zhǎng)城3D建模和數(shù)字化修復(fù),并達(dá)到厘米級(jí)精度的效果。
整個(gè)長(zhǎng)城3D建模和數(shù)字化修復(fù)過(guò)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(huì)存在收斂穩(wěn)定性問(wèn)題。這個(gè)時(shí)候,大規(guī)模矩陣計(jì)算庫(kù)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(kāi)發(fā)的MKL-DNN庫(kù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用在Tensorflow,Caffe等流行的深度學(xué)習(xí)框架中。可以說(shuō),針對(duì)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(zhǎng)城的效率和速度。
英特爾至強(qiáng)服務(wù)器,為人工智能的開(kāi)發(fā)者提供了全套的開(kāi)發(fā)工具鏈,允許開(kāi)發(fā)者根據(jù)深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)復(fù)雜度對(duì)內(nèi)存的需求按需配置。在此基礎(chǔ)上,英特爾(中國(guó))研究院和武漢大學(xué)將開(kāi)發(fā)出長(zhǎng)城缺損/裂縫識(shí)別與定位,數(shù)字化修復(fù)的深度學(xué)習(xí)算法,包括:
1、長(zhǎng)城缺損/裂縫識(shí)別與定位
針對(duì)損毀及裂縫類型,研究人員在正常的和損毀的長(zhǎng)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(duì)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(duì)典型損毀模式的識(shí)別能力。
2、長(zhǎng)城數(shù)字化模型虛擬修復(fù)
當(dāng)一段長(zhǎng)城的損毀部位識(shí)別出來(lái)之后,AI就會(huì)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(duì)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(wú)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(shí),英特爾AI的數(shù)字化修復(fù)會(huì)遵循“修舊如舊”的文物修繕原則,為長(zhǎng)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(duì)照。
總而言之,英特爾在幫助修繕長(zhǎng)城的過(guò)程中,提供的是一個(gè)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(cè)量工具,人工智能算法,高性能計(jì)算平臺(tái),形成了一個(gè)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(zhǎng)城,其他的人工智能應(yīng)用場(chǎng)景,英特爾的AI解決方案,也是一個(gè)很好的選擇。因?yàn)闊o(wú)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(tái)上,簡(jiǎn)單高效的按需開(kāi)發(fā),讓AI的開(kāi)發(fā)和應(yīng)用更簡(jiǎn)單,更實(shí)用。
也恰恰是這種高性能的通用AI計(jì)算平臺(tái),以及它實(shí)際應(yīng)用于工程和產(chǎn)品的能力,將會(huì)幫助更多的AI解決方案提供商,在各個(gè)AI應(yīng)用的領(lǐng)域大膽突破,展開(kāi)一個(gè)AI應(yīng)用的大時(shí)代。
人工智能,從至強(qiáng)開(kāi)始。文物建筑的修繕與保護(hù)就是這樣一個(gè)生動(dòng)的例子,也僅僅是一個(gè)開(kāi)端。