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當尖端技術遇上動物保育工作，倫敦動物學會（ZSL）和 PEAK:AIO開發出了一種創新的野生動物研究數據管理方法。雙方以高密度Solidigm SSD和先進AI技術的部署為主，深刻影響了對動物族群的監測、保護和了解。這一方案以PEAK:AIO解決方案為核心，它由61.44 TB Solidigm D5-P5336 QLC SSD驅動，為數據的快速儲存和分析提供了基礎設施，使得研究人員能夠做出更快、更準確的決策，進而推動動物保護工作的順利開展。 Solidigm在參觀倫敦動物園的過程中，探索了倫敦動物學會如何使用PEAK: AIO的數據存儲系統和AI驅動的平臺，來處理野生動物監測項目產生的大量數據，這些數據跨越了城市刺猬保護到全球物種觀測。動物園可以透過整合尖端儲存和AI技術來解決現代保育工作中固有的資料管理挑戰。Solidigm還有幸與PEAK:AIO CEO兼創始人Mark Klarzynski、動物保護學教授Chris Carbone以及其他參與這一開創性項目的相關人士探討了這些創新技術。 從刺猬到全球物種監測 倫敦動物學會最引人入勝的項目之一是城市野生動物的保育工作，尤其對于倫敦刺猬種群生存狀況的關注。Chris Carbone教授向我們揭示了刺猬面臨的困境，這一物種的棲息地因人類活動而日益碎片化。"它們難以在不同種群間遷移，"Carbone指出，"這會導致近親繁殖等問題。"隨著城市化進程侵蝕自然棲息地，此類問題已成為全球眾多物種的普遍困境。 自然資源保護主義者正在努力通過創建通道或“綠色走廊”來解決這個問題，讓刺猬等動物能夠在獨立的棲息地之間自由移動。然而，公眾意識與參與才是影響這些倡議成功的關鍵要素。倫敦動物學會同樣致力于提升人們對本地野生動物的關注度，并鼓勵大家通過維護城市綠地空間、采取微小但切實的行動，幫助野生動物在這充滿挑戰的環境中生生不息。 那么在這個故事中，大容量 Solidigm SSD究竟是如何發揮作用呢？Carbone指出，它在其中至關重要。過去二十年間，現代野生動物監測技術突飛猛進，研究人員能夠采集到海量數據，但隨之而來的存儲與分析難題也不容小覷。 數據大爆炸：從相機陷阱到基因組學 在早期監測野生動物時，相機陷阱是革命性的創新，但也有其限制。Chris回憶起底片相機只能拍攝36張影像的日子，常常會錯失良機。“一群猴子可能會讓你在第一天就用完所有膠卷，卻沒留下任何有用處的東西。”快進到今天，現代數碼相機可以捕捉數以萬計的影像，這也讓研究人員能夠更全面地了解野生動物的行為。 這同時也帶來了生成數據量的指數級增長，特別是在全球多個國家都在使用相機陷阱開展保護工作的背景下。例如，印度部署的相機陷阱規模位居世界前列，安裝數量超過1萬臺，產生了數百萬張圖像。倫敦HogWatch項目同樣積累了超過1500萬張圖像。數據收集規模如此高速擴張，讓管理和處理龐大的數據集成為一項重大挑戰。 基因組學是另一個導致數據激增的領域。過去，研究人員通過分析動物基因組的微小片段來了解種群結構。隨著全基因組測序成本降低、普及度提高，數據集已擴展至TB級別。環境DNA（eDNA）項目則進一步推動了數據增長——通過檢測環境中的DNA痕跡來調查物種種群。 得益于Solidigm QLC SSD的存儲密度，參與這些項目的團隊不僅能夠解決當前數據對空間的需求問題，還能滿足未來可預見的數據存儲需求，這也讓項目在規劃和建設時無需頻繁升級硬件。 在動物園里建造超級計算機 動物園在部署新型邊緣數據中心時，遇到了一個意想不到的挑戰：戶外冷卻機組與一群獐（中國水鹿）的"沖突"。這套為高性能計算設備提供恒溫環境的冷卻系統，恰好安裝在敏感膽小的獐群棲息地附近。當團隊升級更大功率的冷卻裝置時，安裝產生的噪音和人員活動驚擾了這些鹿科動物，迫使工程師們不得不重新調整方案——既要保證設備正常運行，又要確保獐群的舒適與安全。 最終的解決方案是：在設備安裝期間，將這群獐暫時遷移至動物園內更安全僻靜的區域。這種情況為數據中心部署增添了一般項目不會遇到的特殊復雜性，凸顯了在野生動物棲息環境中部署技術方案的獨特挑戰。待冷卻系統安裝完畢、鹿群回歸原棲息地后，項目團隊繼續推進工作，將對動物園日常運營的影響降到了最低。 倫敦動物園的邊緣計算 鑒于數據量龐大，倫敦動物學會（ZSL）需要建立一個功能強大且緊湊的數據中心來處理這些海量數據集。這時，PEAK:AIO的高性能邊緣存儲解決方案應運而生。該方案有效支持了動物園的影像分析與基因組學工作負載。在倫敦動物園辦公區內的邊緣數據中心里，NVIDIA的兩套DGX平臺與PEAK:AIO系統協同工作，提供了高達1.2PB（1200TB）的冗余安全高速存儲空間。 AI在生態保育中的作用 倫敦動物園采用的AI工具處理圖像。在圖像預處理自動化方面，AI可檢測并過濾掉人類、車輛等無關對象，從而分離出需要進一步分析的動物影像。過去，普通筆記本電腦每分鐘可能只能處理幾張圖像，而現在同等時間內可處理數千張圖像。 這僅僅是復雜AI流程的第一步。經過初步篩選后，系統會調用AI模型進行物種識別——這項任務的難度要大得多。"你可能以為我們目前應該做得更好了，"Carbone沉思道，"但這其實異常困難。"植被經常遮擋動物身體，導致AI難以準確辨別物種。不過，通過采用邊界框聚焦等新技術來集中AI的注意力，識別準確率正在不斷提升。 在完成圖像標記與分析后，這些數據將被投喂到更復雜的模型系統中。這些模型能為保育工作者提供關鍵洞察——包括種群數量估算、物種互動規律等重要信息。此類分析成果不僅影響著倫敦本地的保護政策，更在全球范圍內指導著生態保護戰略的制定。 即時備份和數據安全 在處理珍貴的生態保育數據時，數據完整性至關重要。PEAK:AIO內置冗余備份系統，確保這些數據萬無一失。1.2PB的Solidigm存儲通過NVMe over RDMA技術實現近實時備份，數據幾乎可以即時恢復，無需傳統冗長的修復流程。"實際上不存在恢復過程，"Klarzynski強調，"數據始終處于可用狀態。" 為確保數據安全，備份流程采用不可篡改機制——鑒于生態保護數據的敏感性，這一特性至關重要。即使發生意外，數據也能即時調取，確保多年研究成果安然無恙。 保育技術的未來展望 隨著保育工作規模不斷擴大，對先進技術解決方案的需求也將持續增長。倫敦動物園的實踐成果堪稱典范，它展示了AI、高性能計算與邊緣存儲系統結合所能創造的驚人成就。PEAK:AIO的Mark指出，雖然已取得驚人成就，但這僅僅是冰山一角。他坦言"AI的潛力遠超我們當前認知"。 未來，全球協作將愈發關鍵。研究者們正構想建立全球相機陷阱監測網絡，其運作模式類似氣象站，可實時提供全球物種與生態系統數據。面對日益嚴峻的環境挑戰，這些技術必將成為守護地球野生動物的不可或缺的利器。 倫敦動物園、PEAK:AIO與Solidigm的三方合作，生動詮釋了技術如何推動保育工作的飛躍。借助高性能存儲與AI技術，保育工作者能高速處理海量數據，從而獲得動物行為、種群動態和生態系統健康的新洞察。野生動物保育的未來必然是數字化的，而此類項目正在重塑我們保護地球瀕危物種的方式。 |
