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HPE réitère son engagement pour l'environnement à l'occasion de la Journée de la Terre
HPE réitère son engagement pour l'environnement et accompagne la recherche à l'occasion de la Journée de la Terre
22 avril 2020, alors que le changement climatique représente l’un des plus grand défi pour l'avenir de l'humanité, HPE apporte son expertise en calculs hautes performances afin d'accompagner les chercheurs dans le développement de méthodes avancées d'intelligence artificielle pour l'observation de l'environnement.
La stratégie de HPE pour le développement durable
Notre stratégie climatique touche tous les domaines de notre organisation et est essentielle à notre activité. En tant qu’entreprise technologique, HPE a un rôle clé à jouer dans la réponse au changement climatique – à la fois par des gains d’efficacité transformatrice et par la création de capacités d’adaptation.
HPE a été la première société informatique à définir des cibles basées sur des données scientifiques (SBT) pour réduire ses émissions de GES dans l’ensemble de sa chaîne de valeur (opérations et chaîne logistique)
Ces objectifs sont approuvés par l’initiative Science Based Target et s’alignent sur les recommandations de l’Accord de Paris sur le climat, reconnu dans le monde entier, qui vise à limiter la hausse de la température moyenne mondiale à 1,5°C afin de réduire considérablement les risques et les effets du changement climatique. En 2019, HPE s’est fixé comme nouvel objectif de réduire d’ici 2025 nos émissions opérationnelles de GES de 55 % par rapport aux niveaux de 2016.
Etudier l’impact des changements climatique sur la flore et sa biodiversité dans les Alpes
MIAI, l’institut grenoblois interdisciplinaire en Intelligence Artificielle créé en septembre 2019, développe la nouvelle génération de modèles et systèmes d’IA, depuis les architectures matérielles et embarquées jusqu’aux logiciels, avec, entre autres, un focus particulier sur la l’environnement. HPE apporte son expertise en calculs hautes performances et accompagne les chercheurs dans le portage de leur code sur des machines performantes permettant de passer à des analyses à grande échelle.
Au sein de cet institut, Jocelyn Chanussot, Professeur au laboratoire GIPSA-Lab de Grenoble-INP et Wilfried Thuiller, Directeur de Recherche au Laboratoire d'Ecologie Alpine (LECA) animent une chaire dédiée au développement de méthodes avancées d'intelligence artificielle pour l'observation de l'environnement et plus spécifiquement les écosystèmes alpins, particulièrement affectés par le réchauffement climatique. Pour étudier ce phénomène, 40m2 de prairies ont ainsi été transplantées en 2016 et sont suivis depuis par des observations in situ (caractéristiques morphologiques, productivités photosynthétiques, changements de composition microbienne par ADN environmental) et depuis 2020 par des photographies traditionnelles (RGB) et hyperspectrales à très haute résolution spatiale (~1cm) et temporelle (~1 fois par semaine).
Pour mesurer, quantifier et comprendre l’impact du changement climatique sur notre environnement, de nombreux moyens d'observations sont disponibles: les satellites, les campagnes aéroportées, l'utilisation de drones, les mesures in-situ, jusqu'aux mesures en laboratoire pour l'analyse ADN des végétaux et des animaux. L'ensemble de ces observations génèrent un volume très important de données (>100To), ce que l'on appelle le "Big Data", avec de échelles d'observations très différentes. “La réussite de ces projets tient à la synergie entre écologues, data scientists et experts en calcul hautes performances. L'institut MIAI a joué un rôle capital de catalyseur.” explique Jocelyn Chanussot.
Des supercalculateurs tels que la machine Jean Zay du GENCI conçue par HPE et inaugurée en janvier 2020, sont en effet indispensables pour entraîner les algorithmes de traitement sur des volumes colossaux de données et ainsi extraire l'information de cette masse de données fortement hétérogènes.
Collecte de données sonores à la lisière des forêts pluviales paléotropicales et des déserts arides
Une équipe d'écologistes, dirigée par le Dr Brian Pijanowksi de l'université de Purdue aux États-Unis, utilise des données provenant de la terre pour étudier les indicateurs du changement global. Le Dr Pijanowski et l'équipe du Center for Global Soundscapes de l'Université de Purdue, également appelé "Soundscape", se sont aventurés dans la nature pour recueillir des échantillons de sons terrestres qui, grâce à une collaboration avec HPE, permettraient d'obtenir des informations précieuses qui conduiront à des solutions pour préserver la biodiversité de la planète pour les générations futures.
Les échantillons sonores liés au réchauffement de la planète peuvent être entendus chez les oiseaux qui chantent à une tonalité plus élevée dans des environnements plus urbanisés et dans les occurrences plus fréquentes de tonnerre à Fairbanks, en Alaska, qui sont maintenant déclenchées en raison des changements de modèles climatiques.
L'équipe de Soundscape a commencé sa tournée d'écoute mondiale dans une forêt tropicale de Bornéo, l'une des plus grandes îles d'Asie, où elle a placé des capteurs et des enregistreurs acoustiques à piles pour capturer le son. Le processus s'est poursuivi dans un certain nombre de régions éloignées, et a permis de recueillir une quantité importante de données audio provenant de 80 % des principaux écosystèmes de la planète. Cela représente une tonne de sons différents provenant de toutes sortes d'activités comme les animaux, le temps et l'eau en mouvement.
L'équipe Soundscape avait besoin d'une combinaison informatique puissante, d'apprentissage approfondi et de solutions d'exploration et d'analyse de données pour ingérer les données et les traiter pour en tirer des enseignements. L'équipe a pu extraire de grandes quantités de données complexes à partir de capteurs et d'enregistreurs distants qui étaient stratégiquement dispersés dans la nature, en utilisant des solutions informatiques de pointe très performantes provenant des systèmes HPE Edgeline Converged et des serveurs HPE ProLiant. Une fois que les données fragmentées ont été consolidées, elles ont été traitées et analysées pour la visualisation des données à l'aide des systèmes HPE Apollo, qui sont idéalement adaptés pour soutenir des capacités d'apprentissage et d'analyse approfondies.
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