DIY 城市 AI：研究人员推动超本地化气候建模行动

美国西北大学和阿贡国家实验室正在推进侧重于环境的 AI 模型与边缘计算节点，以用于精准的气候研究。

DIY 气候建模行动已经拉开序幕。

美国西北大学和阿贡国家实验室的研究人员已在全球启动由 NVIDIA Jetson 驱动的 Waggle 边缘计算设备，采集超本地化气候信息。Waggle 是一个由阿贡国家实验室开发的边缘计算开源传感器平台。

基于该平台，科学家们在 Sage 门户网站应用商店中分享专为边缘设计的开源 AI 代码，Sage 门户网站由国家科学基金会 (NSF) 资助。

这项开创性的工作正在为全世界的环境研究提供支持，让越来越多的研究人员和科学家积极使用边缘计算和传感器研究气候问题。

Waggle 研究的问题非常广泛，包括研究芝加哥微局部天气，以帮助了解城市热岛及其对居民的影响，此外还有气候对威斯康星州奥吉布韦部落土地上的野生稻所产生的影响等。

最近，俄勒冈大学的危害研究实验室 (Hazards Lab) 也开始使用 Waggle 所提供的边缘计算，帮助 ALERTWildfire 系统辨别和发现野火。该系统为当地居民、消防员和市政部门提供来自智能摄像机的实时数据流。

这一举措已扩展到多个大洲，表明了可以通过结合边缘计算与数字基础设施，提供用于气候相关应用的开放式 AI 模型。

西北大学阿贡科学与工程研究所联合主任、阿贡国家实验室杰出研究员 Pete Beckman 表示：“许多气候模型侧重于较大的地理范围，因此可能无法了解特定区域受到的影响，但能源部希望了解地球不断变化的气候将如何影响人类，尤其是在城市环境中。”

Waggle 节点 + Sage AI

一切始于 2015 年由 Charlie Catlett 领导的“物联网阵列” (AoT) 国家科学基金会项目。该项目将先进的传感器和边缘计算用于研究城市环境。

AoT 的基础是阿贡国家实验室当时刚刚自主开发的 Waggle 边缘计算平台。Waggle 将 NVIDIA Jetson 等强大的边缘 AI 计算平台与 Kubernetes、PyTorch 和 TensorFlow 等行业标准软件工具套件，组合成一个支持相机、麦克风、软件定义无线系统、激光雷达和红外成像器的可编程智能平台。在支持快速增长的 AI 和传感器方面，NVIDIA 平台显然是合宜的选择，提供庞大的生态系统、灵活性与领先的性能。

由于 Waggle 节点通常安装在建筑外或灯柱上，因此 Jetson 的能效成为了关键。

Sage 项目始于 2022 年美国国家科学基金会的拨款，该项目的目标是建立一个全国规模的软件定义传感器网络来支持边缘 AI。

Sage 节点是用于科学探索的开放资源。科学家可以开发新的 AI 模型，将其上传到 Sage 应用商店，然后再部署到俄勒冈州的山顶或伊利诺伊州的草原。

监测芝加哥的热浪

这项核心技术也通过 Waggle-Sage 平台被部署在芝加哥。

美国能源部希望了解城市环境中的气候变化情况，因此发出了一个建立城市综合实地实验室的建议征集。这项工作将 Waggle 节点的超级计算能力与开源 Sage 模型结合在一起，用于超本地化数据分析。

阿贡国家实验室与合作伙伴正在建立一个名为“气候和城市科学社区研究” (CROCUS) 的城市综合实地实验室，主要对芝加哥地区展开研究。计划让该实验室接受社区的意见，从而确定要研究的问题和城市气候变化的具体领域，保证研究结果直接惠及当地居民。

Beckman 表示：“核心在于我们如何才能建立真正深入了解城市环境的超本地化 AI 系统。”

野生稻迁移建模

在威斯康星州，研究人员与奥吉布韦部落部署了一个帮助了解野生稻（一种具有重要文化意义的食物来源）的节点。

Beckman 表示：“野生稻正在因为气候变化而迁移，所以研究人员想要了解正在发生的情况。”

通过声音辨别鸟类

如果把开放式 AI 模型、边缘计算和研究人员结合起来研究气候变化，还能够得到什么？

答案是可以制作许多对于大多数人来说十分有用的应用，比如 AI 工具，用来识别不同的鸟类。

鸟类爱好者可以在 iOS 或 Android 设备上下载 Merlin Bird ID 应用，通过鸟儿发出的声音来辨别鸟的种类。这些模型还被复制到了一些 Waggle 设备上，无论 Sage 部署在哪里都可以辨别鸟类。

AI 真是让人耳目一新。

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原文标题：DIY 城市 AI：研究人员推动超本地化气候建模行动

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