Всички сме чували за изкуствения интелект и неговите възможности: новини за иновативни разработки,
Накратко за AI
Изкуственият интелект е набор от технологии иалгоритми, които са способни да имитират някои когнитивни функции, присъщи на хората. Въпреки това е важно да се разбере, че AI технологията е далеч от „супермозъка“, с който често се свързва. Това все още е просто технология, която няма съзнание, не може да мисли и разсъждава като човек.
Има обаче редица задачи, които са близки по когнитивни характеристики до човешкото мислене. Това са тези, които се решават успешно от изкуствения интелект и обикновено се наричат „проблеми с ИИ“.
Тези задачи включват:
- Компютърно зрение и разпознаване на обекти: Можете да покажете на алгоритъма снимка или видео поток, от който програмата ще избере данни и ще извърши класификация.
- Разпознаване на синтез на реч: алгоритмите преобразуват речеви сигнали в цифрова информация, която програмата също класифицира.
- Работа с поток от различна информация, включително данни на „естествен език“: приложимо, когато имате голяма база данни.
- Подкрепа при вземане на решения: Алгоритмите генерират функция за вземане на решения.
Всички тези задачи са основните направления ввнедряване на AI елементи. И всички те вече се интегрират активно в нашето ежедневие: от автоматизирани асистенти на уебсайтове до „умни“ камери по градските улици.
AI в екологията
AI е подходящ и ефективен за много индустрии, развитието на образованието и дори културата. Но също така значително влияе върху трансформацията на околната среда.
Вече в заводите за преработка на отпадъциИма роботи, които помагат за сортирането на отпадъците. Технологията се внедрява в системи за мониторинг и анализ на въздух, водни тела и почви. И всеки от нас може да се срещне с „екологичен“ AI, например, в автоматичните събирателни пунктове за рециклиране.
Като цяло е невъзможно да се откроят някакви специфики на AIспециално в екологията. С негова помощ можете значително да намалите разходите, което е важно за всеки бизнес. По този начин, когато истински човек бъде заменен от „машина“ в система за събиране на рециклиране, целият процес е автоматизиран и разходите за обслужване на устройствата са намалени.
Как да обучим AI да разпознава рециклируеми материали
Разпознаването на образи е едно от най-често срещани AI задачи. Най-подходящото решение за този проблем са конволюционните невронни мрежи - модел на компютърна програма, който е най-близо до начина, по който човек разпознава обекти в реалността. „Слоевете“ на такава мрежа са подобни на слоевете на ретината.
Невронната мрежа е опростен модел на работачовешки мозък. Неговите основни елементи - невроните - имат голям брой връзки и взаимоотношения, които обикновено са групирани в слоеве. На всяка връзка от неврони се приписва определена сила на въздействие - тегло. Входните данни към мрежата се подават на първия слой, след което се разпределят към следващите слоеве в съответствие с текущото тегло на връзките. Крайният резултат може да се получи от последния слой на невронната мрежа.
Обучението на конволюционна невронна мрежа се състои отизбор на теглото на невронните връзки, за да се получи правилен резултат в резултат на работата му върху последния слой на мрежата. При разпознаването на рециклируемите материали се решават два проблема: сегментиране - определяне на зоната в снимката с обекта и класификация, разбиране какъв вид обект е. Следователно в този случай се използват две последователно работещи невронни мрежи: първата получава изображение като вход и извежда контурите на намерените обекти, а втората последователно обработва намерените контури и връща принадлежността на всеки контур към определен клас на обекти.
Изпращане на набор от примери (изображения) „като входни данни“наречено „учене под наблюдение“. Този процес изисква голям брой снимки, в които необходимите обекти са оградени и етикетирани. Когато преподавате технология в машина за рециклиране, ще трябва да съберете повече от 50 000 изображения на обекти.
Чрез показване на голям брой изображения „на входа“ иЧрез измерване на качеството на техния „изход“ е възможно да се изградят и изберат специфични неврони в мрежата. Ако хипотезите за избор на неврони се окажат правилни, мрежата се обучава, след което грешката постепенно се минимизира. В идеалния случай, в резултат на обучение, мрежата трябва точно да разпознае изображенията, които са били заредени в нея, и да идентифицира подобни изображения.
Нюанси на разпознаване
Смачкани пластмасови бутилки, усукани алуминиеви кутии, мокра отпадъчна хартия - как AI може да разбере кои рециклируеми материали могат да бъдат рециклирани и на какви фракции могат да бъдат разделени?
Когато преподавате AI технология, е важно да включитечовешкият фактор, защото ще товарят рециклируемите хора, които в по-голямата си част няма да се интересуват от качеството на предаваните отпадъци. Нека уточним, че качеството тук означава пречистени рециклируеми материали, подходящи за обработка.
Да имате предвид различни сценарии и да се подготвитетехнология, разработчиците включват сред изтеглените примерни изображения същите тези „повредени“ обекти. Така AI може да се научи да разпознава едни и същи пластмасови бутилки във всяка от техните форми. Например една бутилка има характерна капачка или определена текстура, която се фиксира с мрежа.
Фракциите на доставените суровини се определят от външни форми, стандарти и текстури. И на базата на съхранените данни за фракционните тегловни категории можете да изчислите, например, мокра отпадъчна хартия.
В бъдеще технологията се обучава в процесаработа: когато види реални обекти, дадени под наем от хора. Операторите обработват постъпващите нови данни, избират необходимите изображения и настройват мрежата.
AI става универсален с времетоинструмент, който помага за оптимизиране на различни области на производството и нашия живот. В екологията това е способността да се реагира своевременно на определени обстоятелства, да се намалят разходите и да се минимизират грешките, които могат да бъдат допуснати поради човешкия фактор в работата.
Въпреки това, както всяка технология, AI изискванепрекъснато усъвършенстване. По този начин в областта на събирането на рециклиране редовно се провежда допълнително обучение на смарт устройства. Времето ще покаже до каква степен AI може да подобри екологичните процеси и околната среда в глобален мащаб. Но вече е ясно, че използването на изкуствен интелект е една от ефективните стъпки към нашето зелено бъдеще.
Прочетете още:
Блазар, открит преди 20 години, се оказа екстремен обект
TESS откри "нова Земя": каменна планета с вода е в обитаемата зона
Вижте последствията от сблъсъка през 1181 г. на две звезди