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凯捷（Capgemini）开发了有助于理解和模拟地球气候的全新人工智能（AI）模型，该模型使用海底传感器数据提供对海洋生态系统季节模式的新洞察。解决方案由凯捷全球数据科学挑战赛（GDSC）的两个获奖团队开发——这是一项集团范围的年度竞赛，员工使用人工智能解决现实世界的挑战。参赛者使用Amazon Web Services（AWS）机器学习（ML）分析挪威Lofoten-Vesterålen（LoVe）深海天文台提供的超过100 TB海洋温度和洋流传感器数据，帮助该观测站提取有价值的研究洞察，以支持其保护计划。
LoVe深海天文台是挪威的一个国家研究中心，它跟踪海洋生物和化学环境的实时数据，从而为海洋保护工作作出贡献。观测站位于挪威海岸线附近的一个生态和地质热点地区，它利用海底传感器网络监测人类活动、污染和海洋生物的影响，如迁徙模式和气候变化引起的海洋温度、盐度、 pH值和二氧化碳的变化。
共同建设积极应对气候变化的未来
天文台在过去十年中收集了大量数据，与海洋研究所和联合国（UN）分享这些洞察，以支持其“海洋科学促进可持续发展十年”计划。然而，随着天文台创建的数据量日益扩大，研究人员更难靠手动去分析数据，并为研究目的确定相关洞察。因此，凯捷的员工介入应对这一挑战。
来自33个不同国家的近1200名员工参加了今年的全球数据科学挑战赛，培养了构建有效解决方案的技能，并亲身体验了从数据中获取洞察的复杂性。
获胜团队构建了一套能够实时处理数据的机器学习（ML）算法。他们帮助LoVe深海天文台的研究人员能够在极端情况下监测和分析数据，确定海洋生物迁移模式如何与海底生物的各种特征相互作用，并测量海洋生态系统中日益繁多的动态特征。通过整合不同的数据集，他们还帮助研究人员揭示了以前未被认识到的潮汐特征和天气模式影响。这些新的洞察可以用来支持更可持续的海洋开发。
将参赛经验应用于日常项目
“GDSC 2021：LoVe Ocean”的主题是利用AI技术对海洋异常状况进行预测。中国团队也积极参与进了本次比赛中，并取得了较好成绩。本次大赛不仅为参赛团队提供同场竞技、技术交流的全球舞台，同时也让参赛团队收获珍贵的项目经验、激发团队灵感，将吸取到的知识应用于日常项目，使其得以协助客户在Amazon Web Services上进行更优部署、更好落地项目。
凯捷中国I&D团队AI，Analytics负责人王心怡（ Eve Wang）说：“凯捷中国I&D的AI团队也参与了今年Love The Ocean全球数据科学挑战赛，希望通过这个机会，运用我们的AI技术解决环境问题。另外，透过与Amazon Web Services此次合作的机会，能让团队在Amazon Web Services的能力有更多积累。未来我们将持续运用Amazon Web Services服务开发更多AI创新应用与客户交付，也期待与客户分享我们AI for Sustainability的经验。”
“此次比赛是凯捷与Amazon Web Services的强强合作，它为凯捷提供了计算资源，让参赛的队伍能够在其上更好地开发与部署。”凯捷中国I&D团队Jr. Data Scientist王圣杰（James Wang）说，“中国团队也积极分享了对于比赛数据的探索成果以及解法思路，为推动比赛进程作出了一定贡献。此外，集团通过举办本次比赛，也用实际行动证明了其自身致力于应用AI技术解决现实问题的决心，在保护自然生态、改善人类生存现状等方面努力探索、尝试，体现了作为一个全球化大企业的责任与担当。”
利用数据和人工智能继续研究气候行动
凯捷将继续与LoVe深海天文台合作，在LoVe服务器上测试和部署方法以收集新的洞察。长期目标是让用户和研究人员更容易获得数据，并能识别以往不可见的特征，同时凸显天文台和世界各地其他研究中心工作的重要性和整体性。
除了这项与联合国“海洋科学促进可持续发展十年”相关的工作之外，今年挑战的目标是确保进一步发展和开放获取海洋科学各个方面的数据和洞察。（东方网）
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