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用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
有效的运动策略可以减轻扩散的能量成本
摘要 扩散是生命中一个关键但代价高昂的阶段。在扩散的活跃阶段（称为短暂性），个体面临许多代价，从死亡率增加到觅食机会减少。一种经常被假设但很少被明确测试的代价是进行大规模扩散运动所消耗的能量。然而，这种代价不仅取决于个体移动的距离，还取决于它们的移动方式。通过对扩散和留驻的秃鹫珍珠鸡（Acryllium vulturinum）进行高分辨率 GPS 跟踪，我们发现短暂性个体表现出独特的运动行为（行进得更远、更快、更直），从而显著降低大规模位移的能量成本。这种策略使扩散鸟类每天平均可以行进 33.8% 的距离，而成本仅增加 4.1%，并且无需花费更多时间移动。我们的研究表明，适应性运动策略可以大大减轻扩散过程中的运动成本，而且这种策略可能很常见。
通过空间数据帮助当地青年应对热带森林砍伐问题摘要热带森林是缓解全球气候变化的关键。
通过空间数据赋权当地青年解决热带森林砍伐问题 摘要 热带森林是帮助缓解全球气候变化的关键。如果没有热带雨林国家的青年的参与，减少森林砍伐的努力就不会有效。当他们获得权利时，他们可以成为解决森林砍伐问题的真正催化剂。空间数据成为这种赋权的关键工具。最近的空间技术进步使当地青年能够帮助监测高分辨率的森林变化。正如印度尼西亚的两个例子所示，青年可以通过公民科学运动或众包帮助生成与森林砍伐相关的数据，并将这些数据用于实地森林监测和活动。 ______________________________________________ 热带森林是世界公民缓解气候变化的有力工具，因为它们含有碳，并具有局部冷却效应。全球约 8% 的排放来自热带森林的树木覆盖损失，但它们可以提供 2030 年前所需的 23% 具有成本效益的气候缓解措施（Gibbs 等人，2018 年）。如果没有热带森林内或附近的居民的参与，减少森林砍伐和减缓气候变化的努力将不会有效。事实上，土著土地的森林砍伐率通常要低得多（Chhatre 和 Agrawal，2009 年）。此外，砍伐和将热带森林转变为其他土地用途通常是由当地人对收入的需求以及当地和全球经济对商品的需求驱动的。与这些土著和当地社区合作对于防止大规模森林砍伐和改善这些社区的生计非常重要。这些社区毫无疑问是由大量年轻人组成的。拥有大量热带雨林的国家也是青年人口激增的发展中国家。例如，印度尼西亚拥有全球现存热带雨林的 10% 左右，居住着 6300 多万 30 岁以下的年轻人，占该国总人口的近四分之一（世界银行，2020 年）。如果为居住在森林内或附近的年轻人提供成长和采取行动所需的知识和机会，他们可以成为保护雨林和减缓气候变化的积极力量。如今，年轻人在气候行动中发挥的作用越来越大，值得特别关注。社交媒体让年轻人更容易推动社会进步，并提出创新解决方案来支持当地社区的可持续发展。重要的是，最近以西方为主的青年领导的气候运动挑战了老年人统治年轻人的传统，并维护了子孙后代与当代人的利益平等。如果热带雨林国家的年轻人团结一致、有力地加入气候运动，要求更好、更可持续地管理本国的雨林，想象一下他们会对自己的国家和全球产生的影响。如果他们能够获得并生成数据，成为雨林保护领域采取明智行动的基础，他们的努力可能会进一步扩大。
CV Nicolas Rivron，博士，Eng
前提是针对绿色技术领域的国际合作的整体科学项目的缩写。由来自奥地利，韩国和土耳其的合作伙伴组成的项目财团提出了一种方法，即在利用生物量作为能量利用的原料中隔离碳，因此可以实现负碳平衡。整体系统方法可确保对各个生物炭系统步骤的潜在和可持续性的详细考虑。在一个国家 /地区，缺少有关生物质潜力的深刻信息，必须将当地条件视为森林代表具有多种环境服务的生态系统。我们使用三步级联方法共同研究减轻气候变化的潜力，同时维持生物量的产量。在第一步中，将评估生物量潜力，同时最大程度地降低对生物量生产的森林站点的其他生态系统服务的影响。在第二步中，鉴于原料，热解条件以及相关能量和生物炭产量的不同质量，研究了热解过程。我们的级联方法的第三步重点是将生物炭作为土壤修正案的应用，在改善土壤特性的同时，将碳储存为长期周期。针对奥地利，韩国和土耳其的国家报告将被公布，以作为进一步研究和政策制定的基础，最终报告将重点关注综合效应以及跨国协作的好处。当前的第三次研讨会标志着前端研讨会计划的最终里程碑。在奥地利北部建立了实验地块，以测试托管Picea Abies主导的林地的生物炭修订的影响。根据国际标准对使用的生物炭（源自所谓的Pyreg-process）和相关的原料材料（PICEA ABIES木屑）进行了表征。演讲将介绍该项目的目标和里程碑以及过去的活动。此外，将提出和讨论来自维也纳第一个前提研讨会的实验图现场尺度实验和主要结论的初步结果。