Nelle città del futuro potremo sapere automaticamente se c’è un incendio fuori controllo, un crimine in atto, il traffico bloccato da qualche parte e cosi via. Nvidia vuole farsi carico del problema per le smart city con Nvidia Metropolis, strumento che a detta dell’azienda apre la strada a “Smart City” (aree urbane che hanno in se le informazioni necessarie a fornire in modo più efficace ed efficiente i servizi ai suoi abitanti e visitatori), in grado di sfruttare l’intelligenza artificiale (AI). L’annuncio è un anticipo di quanto sarà presentato alla GPU Technology di questa settimana a San Jose in California.
Già oggi siamo in grado di monitorare, misurare e gestire praticamente tutti i sistemi al lavoro nelle nostre città. Possiamo raccogliere e analizzare tutte le informazioni in tempo reale, dalle reti di trasporto, agli ospedali, alla rete elettrica. Metropolis è un passo ulteriore: una piattaforma di video analisi che applica il concetto di deep learning ai flussi video per applicazioni in campi quali la pubblica sicurezza, gestione della circolazione e ottimizzazione delle risorse.
Nvidia dichiara che Metropolis può rendere le città più sicure e che oltre 50 società partner stanno già proponendo prodotti e tecnologie di intelligenza artificiale che sfruttano le GPU e kit di sviluppo software di Nvidia.
«Il deep learning – ha dichiarato Deepu Talla, vice presidente e general manager responsabile del business Tegra business in Nvidia – permette di creare potenti sistemi di video analytics che consentono di ottenere da filmati anonimi spunti preziosi, migliorare la sicurezza e migliorare la qualità della vita».
«La piattaforma Metropolis consente ai clienti di applicare l’AI a ogni flusso video per creare città smart». I filmati catturati da centinaia di milioni di telecamere nel mondo, generano enormi quantità di dati relativi a proprietà governative, trasporti pubblici, edifici commerciali e strade. Entro il 2020 il numero di telecamere complessive si prevede arriverà a circa 1 miliardo. Gli esseri umani attualmente sono in grado di monitorare solo una parte dei filmati catturati, molti dei quali memorizzati su dischi e supporti per la successiva visione. I primi tentativi di applicare tecnologie di analytics ai filmati in tempo reale si sono rivelati meno affidabili rispetto alle interpretazioni fornite da umani; la tecnologia di Intelligent Video Analytics risolve a detta di Nvidia questa sfida grazie ad avanzate funzionalità di apprendimento automatico che è possibile integrare in video recorder, server e cloud monitorando i filmati istantaneamente, con precisione e scalabilità.
Metropolis sfrutta più tecnologie di Nvidia che operano in un’architettura unificata: Jetson (piattaforma di AI computing per il deep learning e la computer vision), gli acceleratori GPU Tesla per server e data center, la visualizzazione con le schede video Quadro, Jetpack SDK (che include le librerie BSP per deep learning, computer vision, GPU computing, elaborazione multimediale), DeepStream (per decodificare e allo stesso tempo analizzare gli stream video), TensorRT (un motore di inferenza della rete neurale dalle prestazioni elevate per la distribuzione in produzione delle applicazioni di deep learning).
