NVIDIA 和 Bridge to Türkiye Fund 通過提供學術資助，在土耳其全國推動針對災害響應的創新研究及工程教育的發展。

兩年前，敘利亞和土耳其發生了7.8 級地震，造成 5.5 萬人遇難、13 萬人受傷，數百萬人流離失所。災難后，當地學生、研究人員和開發者一直致力于通過前沿的 AI 與機器人技術，提升該地區的災害應對能力。

這一項目隸屬于 NVIDIA 和 Bridge to Türkiye Fund 聯合設立的“災害響應創新與教育資助計劃”。這是一項非營利性項目，致力于為土耳其資源分配不均衡的社區提供發展支持，重點關注教育與可持續發展領域。

該資助計劃通過提供 100 套免費的NVIDIA Jetson Nano開發者套件及 5 萬美元資金（由 8 個受助團隊共享），正推動 AI 巡檢、搜救、機器人教育等多個項目落地。

獲得項目資助的團隊已經取得了顯著的成果，比如訓練機器人掌握搜救行動所需關鍵技能，開發可檢測災區水源與食物病原體污染的工具，并在土耳其一所理工學院開設實踐編程課程。

除了該資助計劃之外，NVIDIA 及全球員工共捐贈了超過 190 萬美元，用于幫助地震災害的受災群眾。

NVIDIA 程序庫工程高級總監 Harun Bayraktar 表示：“地震發生后，我們不愿只做旁觀者。我們希望投入時間和精力，為改變現狀貢獻力量，以便在未來能拯救更多生命。”

該資助計劃團隊由Harun Bayraktar 和 NVIDIA GPU 電源架構高級工程師 Berra Kara 領導，兩人均在土耳其長大。項目旨在提高土耳其對災害響應的關注度，增強 AI 與機器人技術方面的專業能力，并助力減少未來地震可能造成的人員傷亡。

通過下文深入了解 NVIDIA 與Bridge to Türkiye Fund 資助計劃帶來的持續影響。

研究人員開發用于搜救任務的無人地面車輛

在位于土耳其首都的安卡拉大學，研究人員利用資助資金開發了一款模塊化無人地面車輛 (UGV)，可用于地震災后搜救行動。

這款小型高耐用性 UGV 配備熱成像攝像頭、RGB-D 攝像頭和 NVIDIA Jetson Nano 開發者套件，能進行三維環境掃描和熱源檢測，使救援人員可在遠離危險區域的情況下，快速確定災后現場是否存在生命跡象。

“我們的自主 UGV 系統利用 NVIDIA Jetson Nano 板載 AI 計算能力，實現了災后搜救場景中基于熱成像的實時遇難者檢測，”安卡拉大學軟件工程系副教授 Mehmet Cem ?atalba? 表示，“NVIDIA 的地震救援計劃極大加速了我們的研發進程，將創新構想轉化為高效的生命救援方案。”

大學生訓練機器人適應災后環境

同步定位與建圖技術 (SLAM) 是機器人繪制未知區域地圖并實現自主導航的關鍵技術，對搜救任務至關重要。

為培養學生掌握 SLAM 等機器人技術，安卡拉頂尖研究型大學哈杰特佩大學的計算機工程系，將基于 NVIDIA Jetson Nano 開發者套件的項目納入兩門課程。十余名學生利用這套嵌入式 AI 開發工具，為名為“Duckiebots”的小型移動機器人開發了具備 SLAM 功能的解決方案。

配備 SLAM 技術、傳感器集成和自主導航功能的 AI 機器人，可進入倒塌建筑或火災現場等區域協助搜救。

通過課程實踐，哈杰特佩大學的學生們對機器人的潛在規劃路徑進行了仿真，同時針對 Duckiebots 機器人進行了組裝和初步操作實踐。

研究人員實現災區病原體快速篩查

地震、洪水和野火等自然災害發生后，衛生條件惡化和清潔水源短缺往往會導致疾病爆發。快速檢測水源和食物中的病原體污染并準確識別病原體類型，對防止疫情擴散至關重要。

安卡拉非營利研究型大學比爾肯特大學的研究人員基于 NVIDIA Jetson Nano 開發者套件，構建了一個微型超級計算機集群，能夠快速完成與環境樣本 DNA 分析相關的宏基因組學計算任務。

NVIDIA Jetson 設備的便攜性使該集群能快速部署至災區，實現病原體現場檢測，而無需將樣本送至實驗室，從而有助于高效、快速地阻斷疾病傳播。

研究團隊借助開源的 CuCLARK 程序庫，在支持NVIDIA CUDA技術的 GPU 上開展宏基因組分類工作，實現了快速、精準的 DNA 篩查。

大學生學習 AI 和嵌入式系統基礎課程

土耳其伊茲密爾理工學院是一所重點發展自然科學與工程的研究型大學，該大學的計算機工程系利用 NVIDIA Jetson Nano、CUDA 和 NVIDIA 深度學習培訓中心的教學套件，為近 80 名本科生開設了 AI、加速計算和機器人技術基礎課程。

伊茲密爾理工學院計算機工程系助理教授 I??l ?z 表示：“借助 NVIDIA 與 Bridge to Türkiye Fund 資助項目提供的 Jetson Nano 開發套件，我們將異構并行編程課程拓展為深度學習實踐項目，為計算機科學本科生提供了沉浸式的學習體驗。這種實踐訓練能讓年輕一代創新者更投入、更高效地掌握構建生命救援與可持續技術的核心技能。”

基于這一項目，?z 在 IEEE 國際并行與分布式處理研討會上發表題為《通過實踐教學開展加速計算課程》的論文，該論文詳細闡述了異構并行編程教學中的挑戰與成功經驗，這種計算技術通過使用多種處理器或內核來提高性能和能源效率。