以色列的一个团队在人工智能领域取得的成果引起了轰动。
今天他们取得的成果源于多年前的一个想法。Netanel Eliav 和 Adam Bismut 是校园时代的旧伙伴，当时他们想要解决一个可以改变世界的问题，由此引出这样一个想法：溺水的 Bismut 漂流到死海，却发现那里缺乏救生员技术支持，用着过时的双筒望远镜对死海进行搜索。
这两位有抱负的企业家最近从以色列南部的本-古里安大学 (Ben-Gurion University) 毕业，并取得工商管理硕士学位，他们认为这是他们要用人工智能解决的问题。
“我有两个女儿，作为一名父亲，我深知孩子在水边玩耍时父母的内心感受。”该公司的首席执行官 Eliav 说。
2018 年，他们和在本-古里安大学就读时的同学 Gadi Kovler 和 Minna Shezaf一起创建了 Sightbit，帮助救生员观察危险情况，防止溺水情况的发生。
他们母校的风险投资机构 Cactus Capital 为这家初创公司提供了种子基金。
Sightbit 目前正在帕尔马切姆海滩进行试点测试。帕尔马切姆海滩位于特拉维夫南部地中海沿岸的帕尔马切姆基布兹地区，是日光浴者和冲浪者的热门去处。这个沙丘林立的目的地，有着诱人而温暖的、海蓝宝石般的海水，在夏季每天都有成千上万的游客。
但这里也以致命的激流而闻名。
危险探测器
Sightbit 开发的图像检测技术可以帮助发现危险，从而协助救生员工作。这家位于贝尔舍巴的初创公司与以色列自然和公园管理局合作，在帕尔马西姆海滩的救生塔上安装了三个摄像头。采集到的数据会传输到一个单独的 NVIDIA Jetson AGX 上，NVIDIA Metropolis 则被部署作视频分析。
这种危险探测器系统可以标记出扫描范围内潜在的安全隐患，救生员只需持续监控电脑显示器就可以实现对整个沙滩的监控。
Sightbit 开发了基于卷积神经网络和图像检测的模型帮助救生员发现潜在危险。作为公司的首席技术官，Kovler 已经借助云端部署的 NVIDIA GPU 对数以万计的图像进行了训练。
公司首席营销官 Shezaf 补充解释，受海洋的阳光照射、天气状况、拥挤的人群以及在海中正常活动的人（部分身体没入海中）的影响，图像训练过程并不容易。
但 Sightbit 的深度学习和专有算法使它能够单独识别儿童和人群。这使得这一系统可以标记出那些落单的孩子。
激流识别
该系统还利用光流算法探测海洋中危险的激流，帮助救生员让游客远离这些区域。这些算法通过偏微分方程计算图像中每个立体像素的加速度矢量，由此识别图像中每个物体的速度。
救生员可以获得最新的海洋状况，这样当他们开始工作时，就能整体感知当天的潜在危险。
“我们同许多救生员交流过，他们正在努力避免下一次事故的发生。许多人由于游得太深被激流缠住，无法脱身。” Eliav 说。
救生塔上的摄像头运行在一台小型超级计算机 Jetson Xavier 上，访问 Metropolis 则能为警报、跟踪、统计和实时风险分析提供瞬时推理结果。
据 Sightbit 报道，以色列自然和公园管理局正计划在海滩上建一座建筑，以安装更多的自动安全摄像头。