高密度ストレージ ソリューションと高度な AI は、動物の個体群の監視、保護、理解に大きな影響を与えます。
最先端のテクノロジーと保護活動が交わる中で、ロンドン動物学会 (ZSL) と PEAK:AIO は、野生生物研究のデータ管理に対する革新的なアプローチを開発しました。高密度の Solidigm ストレージと高度な AI を導入したこのコラボレーションは、動物の個体群の監視、保護、理解に大きな影響を与えます。このプロジェクトの中核となるのは、Solidigm の D5-P5336 61.44 TB QLC ドライブで駆動する PEAK:AIO ソリューションです。このソリューションは、迅速なデータ ストレージと分析のためのインフラストラクチャを提供し、研究者が最終的に保護活動に役立つ、より迅速かつ正確な決定を下せるようにします。
最近、私たちはロンドン動物園を訪問し、PEAK:AIOのデータストレージシステムと最先端のAI駆動型プラットフォームが、ハリネズミの都市保全から地球規模の種の観察に至るまで、野生動物監視プロジェクトから生成される膨大な量のデータをZSLがどのように処理しているかを調べる機会がありました。動物園は、最先端のストレージとAI技術を統合することで、現代の保全活動に固有のデータ管理の課題に取り組むことができます。私たちはまた、PEAK:AIOのCEO兼創設者であるマーク・クラジンスキー氏とこれらのイノベーションについて話し合う機会に恵まれました。 クリス・カーボン教授、動物保護学の教授、およびこの画期的な取り組みに携わる他の人々。
ハリネズミから地球規模の種の監視まで
ZSL で最も興味深いプロジェクトの 1 つは、都市部の野生生物の保護、特にロンドンのハリネズミの個体群に焦点を当てたプロジェクトです。クリス カーボーン氏は、人間の活動によって生息地がますます分断されているハリネズミが直面している課題について私たちに話してくれました。「ハリネズミは個体群間の分散に苦労しており、それが近親交配などの問題を引き起こしています」とカーボーン氏は言います。都市化が自然の生息地を侵食する中、この問題は世界中の多くの種に共通しています。
自然保護活動家たちは、ハリネズミのような動物が隔離された生息地間を自由に移動できるように、通路や「緑の回廊」を作ることで、この問題に対処しようとしています。しかし、こうした取り組みを成功させるには、認識と一般の人々の関与が不可欠です。ZSL はまた、地元の野生生物の個体群について人々に認識してもらうことにも力を入れており、こうした緑地の維持に協力するよう奨励し、動物たちが厳しい環境でも繁栄できるよう、小さな一歩を踏み出しています。
しかし、大容量の Solidigm SSD と NVIDIA DGX スーパーコンピューターはどこで活躍するのでしょうか。Carbone 氏によると、これらは重要なツールになっています。最新の野生生物監視技術は過去 20 年間で急速に進化し、研究者は膨大なデータを収集できるようになりました。ただし、このデータには、保存と分析という課題が伴います。
データの爆発的増加: カメラトラップからゲノミクスまで
野生動物の監視が始まった当初、カメラトラップは画期的でしたが、限界もありました。クリスは、フィルムカメラで撮影できる画像が 36 枚しかなく、チャンスを逃すことが多かった時代を懐かしく思い出します。「猿の群れが初日にフィルムを使い切ってしまい、何も役に立たない画像が残ってしまうこともありました。」時代は進み、現代のデジタルカメラは何万枚もの画像を撮影できるようになり、研究者は野生動物の行動についてより完全な画像を得ることができます。
生成されるデータの量は、特に複数の国でカメラトラップを使用した世界的な保護活動により、飛躍的に増加しています。たとえば、インドのカメラトラップは世界最大規模であり、10,000台以上のカメラを配置して数百万枚の画像を生成します。 ロンドンホグウォッチプロジェクトも 15 万枚を超える画像を蓄積しています。データ収集がこのペースで拡大する中、このような大規模なデータセットの管理と処理は大きな課題となっています。
ゲノミクスも、データの氾濫に寄与している分野のひとつです。研究者はこれまで、動物のゲノムの小さな断片を分析して、個体群構造を理解していました。しかし、ゲノム全体の配列解析が手頃な価格で利用しやすくなったため、データセットはテラバイト規模にまで拡大しました。 環境DNA（eDNA）プロジェクト 環境中の DNA 痕跡を利用して種の個体群を調査することで、この成長にさらに貢献します。
Solidigm QLC SSD の最先端の密度のおかげで、これらのプロジェクトに取り組んでいるチームは現在十分な作業スペースがあり、近い将来も十分な容量を利用できます。これにより、データのニーズを満たすために継続的なアップグレードを必要としないようなプロジェクトの範囲設定と構築が可能になりました。
動物園にスーパーコンピュータを構築する
動物園に新しいエッジ データ センターを設置する際にチームが直面した予想外の課題の 1 つは、屋外のクーラー ユニットと中国水鹿の群れに関するものでした。高性能コンピューティング機器の適切な温度を維持するために不可欠な冷却システムは、これらの敏感な動物が生息するエリアの近くに設置されていました。クーラーをより大きなユニットにアップグレードする際に、設置による騒音と活動がシカの邪魔になったため、チームは動物の快適さと安全を確保するために慎重に計画を調整する必要がありました。
解決策は、作業が完了するまで、動物園内のより安全で静かな場所に水鹿を一時的に移動させることでした。この状況により、ほとんどのデータセンターの設置では遭遇しないような複雑さが加わり、野生動物と共有する環境にテクノロジーを導入する際の特有の課題が浮き彫りになりました。クーラーが設置され、動物が生息地に戻ると、チームは動物園の日常業務への支障を最小限に抑えながらプロジェクトを続行しました。
ロンドン動物園のエッジコンピューティング
データ量を考慮すると、ZSL はこれらの膨大なデータセットを処理するために、強力でありながらコンパクトなデータ センターを必要としていました。そこで、エッジに導入された PEAK:AIO とその高性能ストレージ ソリューションの出番です。このソリューションは、動物園の画像処理とゲノム解析のワークロードをサポートします。ZSL のロンドン動物園オフィスのエッジ データ センター内では、NVIDIA の 1.2 つの DGX プラットフォームと PEAK:AIO システムを組み合わせて、XNUMX ペタバイトという驚異的な冗長性とセキュリティを備えた高速ストレージ スペースを提供しています。
PEAK:AIO の CEO 兼創設者であるマーク・クラージンスキー氏は、これらのストレージ システムは AI ワークロードの需要と野生生物保護のニーズに対応できるように設計されていると説明しています。DGX システムは高速 AI 処理を可能にし、従来のコンピューティング設定よりも短時間で数百万枚の画像を分析できます。「私たちは、このような小さなスペースでパフォーマンスの限界を押し広げています」とマーク氏は言います。「データを保存するだけでなく、できるだけ迅速かつ効率的に処理することも重要です。」
これらのストレージ システムは、RDMA over NFS と NVMe over Fabric を使用することで、データへの高スループット アクセスを提供できます。これは、ZSL に必要な規模でデータを処理する際に必要です。GPU アクセラレーション AI ワークロードでは、特に種の分類や画像内のオブジェクト検出などのタスクを処理する場合に、このレベルのパフォーマンスが求められます。
保全におけるAIの役割
ロンドン動物園で使用されている傑出した AI ツールの 1 つが、Microsoft の MegaDetector です。この AI モデルは、人間や車などの無関係なアイテムを検出して除外し、動物を分離してさらに分析することで、画像の前処理を自動化するのに役立ちます。以前は、標準的なラップトップでは 1 分間に数枚の画像しか処理できませんでしたが、新しいインフラストラクチャでは、同じ時間枠で数千枚の画像を処理できます。
これは、より複雑な AI 主導のプロセスの最初のステップにすぎません。最初のフィルタリングの後、AI モデルは種の認識に使用されますが、これははるかに困難なタスクです。「今ではもっと上手になっていると思うかもしれませんが、信じられないほど難しいのです」と Carbone 氏は考えます。植物に覆われて動物が見えにくい場合が多く、AI が種を正しく分類することが困難です。しかし、境界ボックスを使用して AI の注意を集中させるなどの新しい手法により、精度が向上します。
画像にタグを付けて分析すると、そのデータをより複雑なモデルに取り込むことができます。これらのモデルは、個体数の推定や種の相互作用パターンなど、保護活動家に重要な洞察を提供します。これらの分析結果は、ロンドンや世界中で保護戦略を策定するのに役立ちます。
リアルタイムバックアップとデータセキュリティ
貴重な保全データを扱う場合、データの整合性は非常に重要です。PEAK:AIO には、データが失われないようにするための冗長バックアップ システムが組み込まれています。1.2 PB の Solidigm ストレージは、NVMe over RDMA を使用してほぼリアルタイムでバックアップされ、従来の復元プロセスを必要とせずにデータをほぼ瞬時に復元できます。Klarzynski 氏は、「実際に復元するのではなく、使用するだけです」と強調しています。
セキュリティを強化するために、バックアップ プロセスでは、データが不変であること、つまり改ざんできないことが保証されます。これは、保全データの機密性を考えると、非常に重要な機能です。何か問題が発生した場合でも、データにすぐにアクセスでき、長年の研究を保存できます。
保全技術の未来
保護活動が拡大するにつれ、高度なテクノロジー ソリューションの需要も高まります。ロンドン動物園で行われた作業は、AI、高性能コンピューティング、エッジベースのストレージ システムを組み合わせると何が可能になるかを示すモデルとなっています。PEAK:AIO のマーク氏は、すでに驚くべき成果を上げているものの、まだ表面をなぞっただけだと指摘します。「AI でできることの中には、私たちがまだ知らないものもあります」と彼は言います。
今後、世界規模の協力がさらに重要になるでしょう。研究者たちは、気象観測所の運用方法に似た、地球上の生物種や生態系に関するリアルタイムのデータを提供する、地球規模のカメラトラップ ネットワークを構想しています。世界が環境問題の増加に直面する中、これらのテクノロジーは地球上の野生生物を保護する戦いに欠かせないツールとなるでしょう。
まとめ
ロンドン動物園での ZSL、PEAK:AIO、Solidigm のコラボレーションは、テクノロジーが実際の保全活動にどのように変化をもたらすかを示しています。高性能ストレージと AI を活用することで、保全活動家は記録的な速さで膨大な量のデータを処理し、動物の行動、個体群動態、生態系の健全性に関する新たな洞察を得ることができます。野生生物保全の未来は間違いなくデジタル化されており、このようなプロジェクトは地球上で最も脆弱な種を保護する方法を形作っています。
このレポートは Solidigm によって後援されています。このレポートで表明されているすべての見解や意見は、検討中の製品に対する当社の公平な見解に基づいています。
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