Novos aceleradores GPU filtram grandes quantidades de imagens, vídeos e dados para fornecer informações mais rápidas e claras para analistas de inteligência geoespacial
A Nvidia, desenvolvedora de tecnologia para ciência da computação visual, lançou no dia 19 de julho o Nvidia GeoInt Accelerator, a primeira plataforma de inteligência geoespacial acelerada por uma unidade processadora de gráficos (GPU em inglês), que permite que usuários processem informações de forma mais rápida e precisa, a partir de grandes quantidades de dados brutos, imagens e vídeos.
A plataforma Nvidia GeoInt Accelerator utiliza dados de sistema de informações geográficas e reconhecimento de objetos em vídeos coletados por aeronaves controladas à distância, os Drones, fornecendo aos analistas de defesa e segurança ferramentas que permitem um processamento mais rápido das imagens de satélite de alta resolução, reconhecimento facial em vídeos de vigilância e planejamento de missões de combate. Oferece também uma solução completa que consiste em um sistema acelerado por GPU Nvidia Tesla, aplicativos de software para análise de inteligência geoespacial e bibliotecas avançadas de desenvolvimento de aplicativos.
“Os analistas de inteligência de hoje precisam de informações baseadas em imagens, vídeos, inteligência de sinais e humana, entre outras fontes, em um contexto geoespacial e em velocidade real”, afirma Nick Buck, CEO do Buck Consulting Group e antigo executivo de TI da diretoria de solo da NRO. “O Nvidia GeoInt Accelerator oferece aos desenvolvedores a oportunidade de liberar o poder da computação por GPU, combinando rapidamente a variedade e o volume de fontes de dados na velocidade necessária para dar respaldo à missão, permitindo novos níveis de desempenho com investimento mínimo”, complementa.
As principais aplicações da plataforma Nvidia GeoInt Accelerator compreendem:
· DigitalGlobe – Processa mais de três milhões de quilômetros quadrados de imagens em alta resolução coletadas diariamente por satélites;
· GeoWeb 3D – Oferece fusão nativa 3D GIS, incluindo a tecnologia de sensor remoto LIDAR a laser e vídeo de imagens com movimento;
· Imagus – Reconhecimento facial em tempo real a partir da vigilância por vídeo;
· IntuVision Panoptes – Oferece detecção de objetos e alertas acionados por eventos por meio do processamento de vários streams de vídeo HD em tempo real;
· LuciadLightspeed – Oferece conhecimento situacional para o planejamento de missões sobrepondo imagem, radar, dados do sensor para análise de linha de visão;
· NerVve Technologies – Detecta automaticamente objetos em imagens e streams de vídeo.
A plataforma Nvidia GeoInt Accelerator também possui uma série de bibliotecas e soluções para fornecedores e integradores de sistemas de defesa, auxiliando na construção de seus próprios aplicativos para imagens, vídeos e processamento de sinais, acelerados por GPU. Essas soluções e seus conteúdos incluem:
· Accelereyes ArrayFire – Funções de imagem e processamento de sinais aceleradas por GPU;
· DelCross Savant – Motor de rastreamento de raios de alta frequência para modelagem de antenas;
· MATLAB Image Processing Toolbox – Algoritmos, funções e aplicações para processamento de imagens e desenvolvimento de algoritmos em MATLAB;
· Nvidia CUDA FFT (cuFFT) – Para aplicações de processamento de sinais;
· Nvidia OptiX – Estrutura de rastreamento de raios programável para modelar designs de baixa exposição a radares;
· Nvidia Performance Primitives (NPP) – Kernels e funções básicos de processamento de imagens;
· OpCoast SNEAK – Análise de propagação de RF, rastreamento de raios e kit de desenvolvimento de análise de bloqueio;
· OpenCV – Funções de computação visual.
Aceleradores GPU na defesa
Os aceleradores GPU Nvidia já são amplamente utilizados na indústria de defesa para geração de imagens, vídeos e processamento de sinais por clientes como Army Research Labs, BAE Systems, Boeing, SAIC, NATO, NAVAIR, Northrop Grumman, Onera, Raytheon e Thales Group.
Existem várias soluções de uso para os aceleradores por GPU integrados, utilizados pela GE Intelligent Platforms, Curtis-Wright, Dell, HP e IBM.
Para saber mais sobre computação com GPU, acesse este link da Nvidia.