聯合國利用 NVIDIA 技術及開放全球資料科學家免費參加的深度學習機構課程，加速管理氣候造成的各項災害。
此項合作表達對聯合國 2030 年永續發展議程的支持，而 17 個環環相扣的永續發展目標 (SDGs) 更是本次議程的核心，包括「氣候行動」及「永續發展的市鎮規劃」在內，呼籲全體聯合國會員國採取行動，以造福全球人類。
聯合國訓練研究所的 UNOSAT 與 NVIDIA 的合作，最初鎖定在使用 AI 地球觀測平台 (AI for Earth Observation，亦稱為 AI4EO) 來促進管理氣候相關的災害，包含使用 AI 幫助監控及評估地球各項變化的計畫。
UNOSAT 整合其衛星影像技術基礎設施與 NVIDIA 的加速運算平台，以加快 AI4EO 的研發進度。這個 AI 衛星影像系統將蒐集和分析地理空間資訊，為洪水、野火和其他氣候相關的災害提供近乎即時的洞察。
此外，UNOSAT 還以 NVIDIA 深度學習機構 (DLI) 的課程為基礎推出一個教學模組，該課程是關於應用深度學習的方法生成準確的洪水偵測模型。
UNOSAT 主任 Einar Bjørgo 表示：「與 NVIDIA 合作讓我們能夠在最短時間內，完成從 AI 研究至實行氣候解決方案的過程，並確保弱勢群體同樣能受惠於這項技術。」
以 AI 分析衛星影像
UNOSAT 的緊急事件測繪服務在評估菲律賓熱帶氣旋或東加王國火山爆發的影響性這類任務時，會使用電腦視覺和衛星影像分析技術，以精準掌握各項錯綜複雜的災害資訊。
近乎即時的分析能力是管理氣候災害事件的關鍵。人道主義團隊可以利用 AI 資料分析獲得的洞察，採取快速且有效的行動來對抗災害。這些資料亦能被使用來協助制定永續發展政策、培養使用者的能力，以及強化整體氣候韌性。
UNOSAT 將使用 NVIDIA DGX 系統與 NVIDIA EGX 平台來強化其衛星影像技術基礎設施，前者可做到大規模開發 AI，後者則能提供從資料中心到邊緣的強大加速運算能力。UNOSAT 表示在採用 NVIDIA 的技術後，AI 偵測洪水的速度提升了 7 倍，涵蓋面積更大、準確度更高。
NVIDIA DLI 的災害風險監控課程
除了強大的技術，熟練的勞動力也是使用 AI 和資料科學而得以分析與防止氣候事件造成人道主義災難的關鍵。
NVIDIA 全球 AI 計劃部門副總裁 Keith Strier 表示：「NVIDIA 與 UNOSAT 有個千載難逢的機會，能對抗氣候變遷的影響及推動聯合國的永續發展目標，而訓練資料科學家開發和部署改善洪水預測能力的 GPU 加速模型，便是一切的起點。」
UNOSAT 為深度學習機構的免費線上課程打造了一個模組，介紹如何建立深度學習模型來自動偵測洪水事件。這個名為「利用衛星影像監測災害風險 (Disaster Risk Monitoring Using Satellite Imagery)」的課程是 NVIDIA 為全球公部門所規劃的眾多氣候行動課程中的第一堂課。
UNOSAT 的模組是以一場尼泊爾洪災真實事件的聯合國個案研究內容為範例所打造。UNOSAT 與 NVIDIA 合作免費提供該模組，以求提升全球資料科學家的技能，利用加速運算技術來預測及因應氣候相關的災害。
Keith Strier 表示：「我們的目標是讓加速運算技術普及化，以幫助各國訓練出更準確的深度學習模型，並更精準預測和因應各種人道主義援助與自然災害。」
利用衛星影像監測災害風險 (Disaster Risk Monitoring Using Satellite Imagery) 的課程內容可在此網站取得。
更深入瞭解如何運用 NVIDIA 的技術改善地球環境及人類生活。
此項合作表達對聯合國 2030 年永續發展議程的支持，而 17 個環環相扣的永續發展目標 (SDGs) 更是本次議程的核心，包括「氣候行動」及「永續發展的市鎮規劃」在內，呼籲全體聯合國會員國採取行動，以造福全球人類。
聯合國訓練研究所的 UNOSAT 與 NVIDIA 的合作，最初鎖定在使用 AI 地球觀測平台 (AI for Earth Observation，亦稱為 AI4EO) 來促進管理氣候相關的災害，包含使用 AI 幫助監控及評估地球各項變化的計畫。
UNOSAT 整合其衛星影像技術基礎設施與 NVIDIA 的加速運算平台，以加快 AI4EO 的研發進度。這個 AI 衛星影像系統將蒐集和分析地理空間資訊，為洪水、野火和其他氣候相關的災害提供近乎即時的洞察。
此外，UNOSAT 還以 NVIDIA 深度學習機構 (DLI) 的課程為基礎推出一個教學模組，該課程是關於應用深度學習的方法生成準確的洪水偵測模型。
UNOSAT 主任 Einar Bjørgo 表示：「與 NVIDIA 合作讓我們能夠在最短時間內，完成從 AI 研究至實行氣候解決方案的過程，並確保弱勢群體同樣能受惠於這項技術。」
以 AI 分析衛星影像
UNOSAT 的緊急事件測繪服務在評估菲律賓熱帶氣旋或東加王國火山爆發的影響性這類任務時，會使用電腦視覺和衛星影像分析技術，以精準掌握各項錯綜複雜的災害資訊。
近乎即時的分析能力是管理氣候災害事件的關鍵。人道主義團隊可以利用 AI 資料分析獲得的洞察，採取快速且有效的行動來對抗災害。這些資料亦能被使用來協助制定永續發展政策、培養使用者的能力，以及強化整體氣候韌性。
UNOSAT 將使用 NVIDIA DGX 系統與 NVIDIA EGX 平台來強化其衛星影像技術基礎設施，前者可做到大規模開發 AI，後者則能提供從資料中心到邊緣的強大加速運算能力。UNOSAT 表示在採用 NVIDIA 的技術後，AI 偵測洪水的速度提升了 7 倍，涵蓋面積更大、準確度更高。
NVIDIA DLI 的災害風險監控課程
除了強大的技術，熟練的勞動力也是使用 AI 和資料科學而得以分析與防止氣候事件造成人道主義災難的關鍵。
NVIDIA 全球 AI 計劃部門副總裁 Keith Strier 表示：「NVIDIA 與 UNOSAT 有個千載難逢的機會，能對抗氣候變遷的影響及推動聯合國的永續發展目標，而訓練資料科學家開發和部署改善洪水預測能力的 GPU 加速模型，便是一切的起點。」
UNOSAT 為深度學習機構的免費線上課程打造了一個模組，介紹如何建立深度學習模型來自動偵測洪水事件。這個名為「利用衛星影像監測災害風險 (Disaster Risk Monitoring Using Satellite Imagery)」的課程是 NVIDIA 為全球公部門所規劃的眾多氣候行動課程中的第一堂課。
UNOSAT 的模組是以一場尼泊爾洪災真實事件的聯合國個案研究內容為範例所打造。UNOSAT 與 NVIDIA 合作免費提供該模組，以求提升全球資料科學家的技能，利用加速運算技術來預測及因應氣候相關的災害。
Keith Strier 表示：「我們的目標是讓加速運算技術普及化，以幫助各國訓練出更準確的深度學習模型，並更精準預測和因應各種人道主義援助與自然災害。」
利用衛星影像監測災害風險 (Disaster Risk Monitoring Using Satellite Imagery) 的課程內容可在此網站取得。
更深入瞭解如何運用 NVIDIA 的技術改善地球環境及人類生活。
