Microsoft telt de vissen rond zijn onderzees datacenter met AI

We schreven eerder al over Project Natick, Microsofts ambitieuze experiment met onderzeese datacenters. Vandaag ligt er zo’n datacenter onder het wateroppervlak voor de kust van Stromness, in het noorden van Schotland. Om de impact op de directe omgeving te meten, wordt AI ingezet die het aantal vissen rond het datacenter telt.

Microsoft heeft twee videocamera’s geïnstalleerd langs de buitenkant van het datacenter om de directe omgeving in de gaten te houden. Het zendt een livestream van de beelden uit, maar de camera’s hebben ook een andere opdracht. In een recente blogpost beschrijft Xiaoyong Zhu, Senior Data Scientist bij Microsoft, hoe de beelden gebruikt worden om met behulp van AI het aantal vissen rond het datacenter te tellen.

Het team van Zhu heeft daarvoor een objectdetectiemodel ontwikkeld dat automatisch de voorbijkomende vissen herkent en telt. Om objectdetectie in realtime op video te kunnen toepassen, moet een balans worden gezocht tussen snelheid en nauwkeurigheid. De datawetenschappers stelden vast dat het aantal diersoorten rond het datacenter beperkt bleef tot vissen, pijlwormen en roggen, waardoor ze een relatief eenvoudig detectiemodel konden bouwen.

 

Microsft Project Natick objectdetectie
Het objectdetectiemodel telt het aantal vissen rond het datacenter.

Zhu legt uit hoe dat in zijn werk gaat: “We bewaren eerst het gestreamde videobestand van Azure Media Servcie met OpenCV, labelen de videoframes met VoTT en plaatsen de gelabelde gegevens in Azure Blob Storage. Daarna beginnen we met het trainen van het objectdetectiemodel net Azure. Nadat we het model hebben getraind, zetten we het in het Natick-datacenter in, zodat het model rechtstreeks inferentie kan uitvoeren op de datastroom.”

Voor Microsoft draait Project Natick allemaal rond het vergaren van inzicht in de mogelijkheden om onderzeese datacenters wereldwijd in te zetten. Het idee is dat datacenters onder water potentieel veel energie-efficiënter kunnen zijn dan hun tegenhangers aan wal. Er is evenwel nog heel wat onderzoek nodig over de haalbaarheid, voordelen en eventuele impact. “Het monitoren van de milieu-impact is een belangrijk onderwerp en AI kan helpen om dit proces meer schaalbaar en geautomatiseerd te maken”, besluit Zhu.