NVIDIA助力研究人员开发用于搜救任务的无人地面车辆

NVIDIA 和 Bridge to Türkiye Fund 通过提供学术资助，在土耳其全国推动针对灾害响应的创新研究及工程教育的发展。

两年前，叙利亚和土耳其发生了7.8 级地震，造成 5.5 万人遇难、13 万人受伤，数百万人流离失所。灾难后，当地学生、研究人员和开发者一直致力于通过前沿的 AI 与机器人技术，提升该地区的灾害应对能力。

这一项目隶属于 NVIDIA 和 Bridge to Türkiye Fund 联合设立的“灾害响应创新与教育资助计划”。这是一项非营利性项目，致力于为土耳其资源分配不均衡的社区提供发展支持，重点关注教育与可持续发展领域。

该资助计划通过提供 100 套免费的NVIDIA Jetson Nano开发者套件及 5 万美元资金（由 8 个受助团队共享），正推动 AI 巡检、搜救、机器人教育等多个项目落地。

获得项目资助的团队已经取得了显著的成果，比如训练机器人掌握搜救行动所需关键技能，开发可检测灾区水源与食物病原体污染的工具，并在土耳其一所理工学院开设实践编程课程。

除了该资助计划之外，NVIDIA 及全球员工共捐赠了超过 190 万美元，用于帮助地震灾害的受灾群众。

NVIDIA 程序库工程高级总监 Harun Bayraktar 表示：“地震发生后，我们不愿只做旁观者。我们希望投入时间和精力，为改变现状贡献力量，以便在未来能拯救更多生命。”

该资助计划团队由Harun Bayraktar 和 NVIDIA GPU 电源架构高级工程师 Berra Kara 领导，两人均在土耳其长大。项目旨在提高土耳其对灾害响应的关注度，增强 AI 与机器人技术方面的专业能力，并助力减少未来地震可能造成的人员伤亡。

通过下文深入了解 NVIDIA 与Bridge to Türkiye Fund 资助计划带来的持续影响。

研究人员开发用于搜救任务的无人地面车辆

在位于土耳其首都的安卡拉大学，研究人员利用资助资金开发了一款模块化无人地面车辆 (UGV)，可用于地震灾后搜救行动。

这款小型高耐用性 UGV 配备热成像摄像头、RGB-D 摄像头和 NVIDIA Jetson Nano 开发者套件，能进行三维环境扫描和热源检测，使救援人员可在远离危险区域的情况下，快速确定灾后现场是否存在生命迹象。

“我们的自主 UGV 系统利用 NVIDIA Jetson Nano 板载 AI 计算能力，实现了灾后搜救场景中基于热成像的实时遇难者检测，”安卡拉大学软件工程系副教授 Mehmet Cem Çatalbaş 表示，“NVIDIA 的地震救援计划极大加速了我们的研发进程，将创新构想转化为高效的生命救援方案。”

大学生训练机器人适应灾后环境

同步定位与建图技术 (SLAM) 是机器人绘制未知区域地图并实现自主导航的关键技术，对搜救任务至关重要。

为培养学生掌握 SLAM 等机器人技术，安卡拉顶尖研究型大学哈杰特佩大学的计算机工程系，将基于 NVIDIA Jetson Nano 开发者套件的项目纳入两门课程。十余名学生利用这套嵌入式 AI 开发工具，为名为“Duckiebots”的小型移动机器人开发了具备 SLAM 功能的解决方案。

配备 SLAM 技术、传感器集成和自主导航功能的 AI 机器人，可进入倒塌建筑或火灾现场等区域协助搜救。

通过课程实践，哈杰特佩大学的学生们对机器人的潜在规划路径进行了仿真，同时针对 Duckiebots 机器人进行了组装和初步操作实践。

研究人员实现灾区病原体快速筛查

地震、洪水和野火等自然灾害发生后，卫生条件恶化和清洁水源短缺往往会导致疾病爆发。快速检测水源和食物中的病原体污染并准确识别病原体类型，对防止疫情扩散至关重要。

安卡拉非营利研究型大学比尔肯特大学的研究人员基于 NVIDIA Jetson Nano 开发者套件，构建了一个微型超级计算机集群，能够快速完成与环境样本 DNA 分析相关的宏基因组学计算任务。

NVIDIA Jetson 设备的便携性使该集群能快速部署至灾区，实现病原体现场检测，而无需将样本送至实验室，从而有助于高效、快速地阻断疾病传播。

研究团队借助开源的 CuCLARK 程序库，在支持NVIDIA CUDA技术的 GPU 上开展宏基因组分类工作，实现了快速、精准的 DNA 筛查。

大学生学习 AI 和嵌入式系统基础课程

土耳其伊兹密尔理工学院是一所重点发展自然科学与工程的研究型大学，该大学的计算机工程系利用 NVIDIA Jetson Nano、CUDA 和 NVIDIA 深度学习培训中心的教学套件，为近 80 名本科生开设了 AI、加速计算和机器人技术基础课程。

伊兹密尔理工学院计算机工程系助理教授 Işıl Öz 表示：“借助 NVIDIA 与 Bridge to Türkiye Fund 资助项目提供的 Jetson Nano 开发套件，我们将异构并行编程课程拓展为深度学习实践项目，为计算机科学本科生提供了沉浸式的学习体验。这种实践训练能让年轻一代创新者更投入、更高效地掌握构建生命救援与可持续技术的核心技能。”

基于这一项目，Öz 在 IEEE 国际并行与分布式处理研讨会上发表题为《通过实践教学开展加速计算课程》的论文，该论文详细阐述了异构并行编程教学中的挑战与成功经验，这种计算技术通过使用多种处理器或内核来提高性能和能源效率。