Všichni jsme slyšeli o umělé inteligenci a jejích schopnostech: novinky o inovativním vývoji,
Krátce o AI
Umělá inteligence je řada technologií aalgoritmy, které jsou schopny napodobit některé kognitivní funkce vlastní lidem. Je však důležité pochopit, že technologie AI má daleko k „supermozku“, se kterým je často spojována. Je to stále jen technologie, která není vědomá a neumí myslet a uvažovat jako člověk.
Existuje však řada úkolů, které jsou kognitivními vlastnostmi blízké lidskému myšlení. To jsou ty, které umělá inteligence úspěšně řeší a obvykle se jim říká „problémy AI“.
Mezi tyto úkoly patří:
- Počítačové vidění a rozpoznávání objektů: Algoritmu můžete zobrazit stream fotografií nebo videa, ze kterého program vybere data a provede klasifikaci.
- Rozpoznávání syntézy řeči: Algoritmy převádějí řečové signály na digitální informace, které program také klasifikuje.
- Práce s proudem různých informací, včetně dat „přirozeného jazyka“: použitelné, když máte velkou databázi.
- Podpora rozhodování: Algoritmy generují rozhodovací funkci.
Všechny tyto úkoly jsou hlavními směry vimplementace prvků AI. A všechny jsou již aktivně integrovány do našeho každodenního života: od automatických asistentů na webových stránkách až po „chytré“ kamery v ulicích města.
AI v ekologii
Umělá inteligence je relevantní a efektivní pro mnoho průmyslových odvětví, rozvoj vzdělávání a dokonce i kulturu. Významně ale ovlivňuje i proměnu sféry životního prostředí.
Již v závodech na zpracování odpaduExistují roboti, kteří pomáhají třídit odpad. Technologie je implementována v systémech pro monitorování a analýzu ovzduší, vodních ploch a půd. A každý z nás se může setkat s „eco-friendly“ AI například na sběrných místech pro automatickou recyklaci.
Obecně je nemožné vyzdvihnout nějaká specifika AIkonkrétně v ekologii. S jeho pomocí můžete výrazně snížit náklady, což je důležité pro každé podnikání. Když je tedy v recyklačním sběrném systému skutečná osoba nahrazena „strojem“, celý proces je automatizován a náklady na servis zařízení se snižují.
Jak vycvičit AI, aby rozpoznávala recyklovatelné materiály
Rozpoznávání vzorů je jedním z nejvíceběžné úkoly AI. Nejvhodnějším řešením tohoto problému jsou konvoluční neuronové sítě – model počítačového programu, který se nejvíce blíží tomu, jak člověk rozpoznává objekty ve skutečnosti. „Vrstvy“ takové sítě jsou podobné vrstvám sítnice.
Neuronová síť je zjednodušený model provozulidský mozek. Jeho základní prvky – neurony – mají velké množství spojení a vztahů, které se obvykle seskupují do vrstev. Každému spojení neuronů je přiřazena určitá síla vlivu – váha. Vstupní data do sítě jsou dodávána do první vrstvy, poté jsou distribuována do dalších vrstev podle aktuální váhy vztahů. Konečný výsledek lze získat z poslední vrstvy neuronové sítě.
Trénink konvoluční neuronové sítě se skládá zvýběr váhy neuronových spojení, aby se získal správný výsledek jako výsledek jeho práce na poslední vrstvě sítě. V případě rozpoznávání recyklovatelných materiálů se řeší dva problémy: segmentace - určení plochy na fotografii s předmětem a klasifikace, pochopit, o jaký druh předmětu se jedná. Proto jsou v tomto případě použity dvě sekvenčně pracující neuronové sítě: první přijímá obraz jako vstup a vydává obrysy nalezených objektů a druhá sekvenčně zpracovává nalezené obrysy a vrací příslušnost každého obrysu k určité třídě. objektů.
Odeslání sady příkladů (obrázků) „jako vstup“nazývané „učení pod dohledem“. Tento proces vyžaduje velké množství fotografií, na kterých jsou potřebné předměty zakroužkovány a označeny. Při výuce technologie na recyklačním stroji budete muset nasbírat více než 50 000 obrázků předmětů.
Ukázáním velkého množství obrázků „na vstupu“ aMěřením kvality jejich „výstupu“ je možné sestavit a vybrat konkrétní neurony v síti. Pokud se hypotézy pro výběr neuronů ukážou jako správné, síť se natrénuje, pak se chyba postupně minimalizuje. V ideálním případě by měla síť jako výsledek školení přesně rozpoznat obrázky, které do ní byly načteny, a identifikovat podobné obrázky.
Nuance uznání
Zmačkané plastové lahve, zkroucené hliníkové plechovky, mokrý odpadový papír – jak může AI pochopit, které recyklovatelné materiály lze recyklovat a na jaké frakce je lze rozdělit?
Při výuce technologie AI je důležité zahrnoutlidský faktor, protože to budou lidé, kteří budou nakládat recyklovatelný materiál, kterým většinou nebude záležet na kvalitě předávaného odpadu. Ujasněme si, že kvalitou se zde rozumí vyčištěné recyklovatelné materiály, které jsou vhodné ke zpracování.
Abychom měli na paměti různé scénáře a připravili setechnologie, vývojáři zahrnou mezi stažené ukázkové obrázky tytéž „poškozené“ objekty. Umělá inteligence se tedy může naučit rozpoznávat stejné plastové lahve v jakékoli jejich podobě. Láhev má například charakteristický uzávěr nebo určitou texturu, která je fixována sítí.
Frakce dodávaných surovin jsou určeny vnějšími formami, standardy a texturami. A na základě uložených dat hmotnostních kategorií frakcí můžete vypočítat například mokrý sběrový papír.
V budoucnu je technologie vyškolena v procesupráce: když vidí skutečné předměty pronajímané lidmi. Operátoři zpracují příchozí nová data, vyberou potřebné obrázky a upraví síť.
AI se postupem času stává univerzálnínástroj, který pomáhá optimalizovat různé oblasti výroby a našich životů. V ekologii se jedná o schopnost včas reagovat na určité okolnosti, snižovat náklady a minimalizovat chyby, které mohou vzniknout vlivem lidského faktoru při práci.
Nicméně, jako každá technologie, AI vyžadujeneustálé zlepšování. V oblasti recyklačního sběru tak pravidelně dochází k dalším školením chytrých zařízení. Čas ukáže, do jaké míry může umělá inteligence zlepšit ekologické procesy a zlepšit životní prostředí v celosvětovém měřítku. Už teď je ale jasné, že využití umělé inteligence je jedním z efektivních kroků k naší zelené budoucnosti.
Přečtěte si více:
Blazar, který byl nalezen před 20 lety, se ukázal jako extrémní objekt
TESS objevil "novou Zemi": kamenná planeta s vodou je v obyvatelné zóně
Podívejte se na následky srážky dvou hvězd v roce 1181