Výpočtová sila HPC prináša nové možnosti v ochrane medveďa hnedého
Vysokovýkonné počítanie (HPC) je kľúčová technológia modernej doby, ktorá zásadne mení spôsob riešenia zložitých problémov. Superpočítače spracujú obrovské objemy dát a miliardy výpočtov za sekundu – úlohy, ktoré by bežným počítačom trvali mesiace, zvládnu v priebehu hodín. Vďaka tomu urýchľujú vedecké objavy, umožňujú simulácie od molekulárnych interakcií po klimatické zmeny a otvárajú cestu k využitiu umelej inteligencie. HPC je motorom inovácií a konkurencieschopnosti v medicíne, priemysle, energetike aj ochrane životného prostredia.
Nie je to však len abstraktný pojem – jeho prínosy vidno v konkrétnych aplikáciách. Slovenskí výskumníci vďaka HPC natrénovali komplexné modely umelej inteligencie na tisíckach záberov z kamerových pascí, aby rozpoznávali hnedého medveďa. Proces, ktorý by trval celé týždne, superpočítač zvládol za niekoľko hodín. Výsledkom je success story: spojenie moderných technológií s ochranou prírody, zvýšením bezpečnosti ľudí a efektívnejšou prácou vedcov.
Výzva:
Riešenie: Tím výskumníkov z Fakulty prírodných vied a informatiky UKF v Nitre vyvinul systém umelej inteligencie, ktorý sa snaží automaticky rozpoznať, či je na obrázku medveď alebo nie. Použili na to konvolučné neurónové siete (CNN) – rovnaký princíp, na akom funguje napríklad rozpoznávanie tvárí v mobiloch.
Na tréning modelu zozbierali:
- 4 974 obrázkov s medveďom
- 656 obrázkov bez medveďa (iné zvieratá alebo prázdny les)
Dáta poskytla Slovenská poľovnícka komora, Národná zoologická záhrada v Bojniciach a Štátna ochrana prírody SR.
Využitie HPC infraštruktúry: Tréning umelej inteligencie na takýchto dátach je mimoriadne výpočtovo náročný. Vyžaduje opakované spracovanie tisícov obrázkov vo vysokom rozlíšení (512×512 px), ladenie parametrov a skúšanie rôznych architektúr modelov.
Bežný počítač by na tento proces potreboval týždne. Vďaka superpočítaču a NSCC Slovakia bolo možné:
- natrénovať modely za niekoľko hodín až dní,
- porovnať viacero prístupov (ResNet, MobileNet, YOLOv8/v10),
- analyzovať slabé miesta modelu a vizualizovať, čo sa „naučil“.
HPC umožnilo vedcom experimentovať rýchlo a efektívne – a teda posunúť sa od základného modelu k metodike použiteľnej aj v budúcnosti.
Výsledky
- Model sa naučil rozpoznávať základné črty medveďa a dosahoval vysokú presnosť počas tréningu (>90 %)
- V reálnych podmienkach (nočné zábery, šum, pohyb kamery) však presnosť zatiaľ nestačí na nasadenie v teréne
Dopad a budúcnosť: Aj keď výsledky nie sú zatiaľ dokonalé, výskum ukazuje, že umelá inteligencia má veľký potenciál v ochrane prírody. Automatická analýza kamerových pascí by v budúcnosti mohla:
- pomôcť monitorovať početnosť a pohyb medveďov
- znížiť riziko konfliktov s ľuďmi
- ušetriť vedcom stovky hodín manuálnej práce
Ďalší krok je doplnenie datasetu a využitie syntetických dát – teda počítačom generovaných obrázkov, ktoré rozšíria tréningovú databázu. Aj tu bude superpočítač kľúčový, keďže generovanie a spracovanie takýchto dát je opäť náročné.
Vďaka superpočítaču sa slovenským vedcom podarilo vybudovať prvý krok k systému, ktorý môže v budúcnosti uľahčiť monitorovanie medveďa hnedého – druhu, ktorý je súčasťou slovenskej prírody aj kultúrneho dedičstva.


