Olemme kaikki kuulleet tekoälystä ja sen ominaisuuksista: uutisia innovatiivisesta kehityksestä,
Lyhyesti tekoälystä
Tekoäly on joukko teknologioita jaalgoritmeja, jotka pystyvät jäljittelemään joitain ihmisille luontaisia kognitiivisia toimintoja. On kuitenkin tärkeää ymmärtää, että tekoälyteknologia on kaukana "superaivoista", joihin se usein liittyy. Se on silti vain tekniikka, jolla ei ole tietoisuutta, joka ei voi ajatella ja järkeillä kuin ihminen.
On kuitenkin useita tehtäviä, jotka ovat kognitiivisilta ominaisuuksiltaan lähellä ihmisen ajattelua. Nämä ovat niitä, jotka tekoäly ratkaisee menestyksekkäästi, ja niitä kutsutaan yleensä "AI-ongelmiksi".
Näitä tehtäviä ovat:
- Tietokonenäkö ja kohteen tunnistus: Voit näyttää algoritmille valokuva- tai videovirran, josta ohjelma valitsee tiedot ja suorittaa luokituksen.
- Puhesynteesitunnistus: algoritmit muuntavat puhesignaalit digitaaliseksi informaatioksi, jonka ohjelma myös luokittelee.
- Erilaisten tietovirran, mukaan lukien "luonnollisen kielen" tietojen käsittely: soveltuu, kun sinulla on suuri tietokanta.
- Päätöksen tuki: Algoritmit luovat päätösfunktion.
Kaikki nämä tehtävät ovat pääsuunnatAI-elementtien toteuttaminen. Ja niitä kaikkia integroidaan jo aktiivisesti jokapäiväiseen elämäämme: verkkosivustojen automatisoiduista avustajista kaupungin kaduilla oleviin "älykkäisiin" kameroihin.
Tekoäly ekologiassa
Tekoäly on olennainen ja tehokas monilla toimialoilla, koulutuksen kehittämisessä ja jopa kulttuurissa. Mutta se vaikuttaa merkittävästi myös ympäristöalan muutokseen.
Jo jätteenkäsittelylaitoksissaOn olemassa robotteja, jotka auttavat lajittelemaan jätteitä. Tekniikka on toteutettu ilman, vesistöjen ja maaperän seuranta- ja analysointijärjestelmissä. Ja jokainen meistä voi tavata "ympäristöystävällisen" tekoälyn esimerkiksi automaattisissa kierrätyspisteissä.
Yleisesti ottaen on mahdotonta erottaa tekoälyn erityispiirteitäerityisesti ekologiassa. Sen avulla voit vähentää merkittävästi kustannuksia, mikä on tärkeää mille tahansa yritykselle. Siten kun todellinen henkilö korvataan "koneella" kierrätyskeräysjärjestelmässä, koko prosessi automatisoituu ja laitteiden huoltokustannukset pienenevät.
Kuinka kouluttaa tekoäly tunnistamaan kierrätettävät materiaalit
Kuvioiden tunnistus on yksi tärkeimmistäyleisiä tekoälytehtäviä. Sopivin ratkaisu tähän ongelmaan on konvoluutiohermoverkot - tietokoneohjelmamalli, joka on lähinnä sitä, kuinka ihminen tunnistaa esineet todellisuudessa. Tällaisen verkon "kerrokset" ovat samanlaisia kuin verkkokalvon kerrokset.
Neuroverkko on yksinkertaistettu toimintamalliihmisaivot. Sen peruselementeillä - neuroneilla - on suuri määrä yhteyksiä ja suhteita, jotka on yleensä ryhmitelty kerroksiin. Jokaiselle neuronien yhteydelle on määritetty tietty vaikutusvoima - paino. Verkkoon syötettävä tieto syötetään ensimmäiselle kerrokselle, jonka jälkeen se jaetaan seuraaville kerroksille suhteiden nykyisen painon mukaisesti. Lopullinen tulos saadaan hermoverkon viimeisestä kerroksesta.
Konvoluutiohermoverkon harjoittelu koostuuvalitsee neuroniyhteyksien painon oikean tuloksen saamiseksi verkon viimeisellä kerroksella tekemänsä työn tuloksena. Kierrätettävien materiaalien tunnistamisessa ratkaistaan kaksi ongelmaa: segmentointi - valokuvan alueen määrittäminen esineen ja luokittelun kanssa, ymmärtää, millainen esine se on. Siksi tässä tapauksessa käytetään kahta peräkkäin toimivaa hermoverkkoa: ensimmäinen vastaanottaa kuvan tulona ja tulostaa löydettyjen kohteiden ääriviivat ja toinen käsittelee peräkkäin löydetyt ääriviivat ja palauttaa kunkin ääriviivan kuulumisen tiettyyn luokkaan. esineistä.
Esimerkin (kuvien) lähettäminen "syötteenä"kutsutaan "ohjatuksi oppimiseksi". Tämä prosessi vaatii suuren määrän valokuvia, joissa tarvittavat kohteet on ympyröity ja merkitty. Kun opetat tekniikkaa kierrätyskoneessa, sinun on kerättävä yli 50 000 kuvaa esineistä.
Näyttämällä suuren määrän kuvia "sisääntulossa" jaMittaamalla niiden "tulosteen" laatua on mahdollista rakentaa ja valita verkkoon tiettyjä neuroneja. Jos neuronien valinnan hypoteesit osoittautuvat oikeiksi, verkkoa koulutetaan ja virhe minimoidaan vähitellen. Ihannetapauksessa verkon pitäisi koulutuksen tuloksena tunnistaa tarkasti siihen ladatut kuvat ja tunnistaa samankaltaiset kuvat.
Tunnustamisen vivahteet
Rypistyneet muovipullot, kierretyt alumiinitölkit, märkä jätepaperi – miten tekoäly ymmärtää, mitkä kierrätettävät materiaalit voidaan kierrättää ja mihin jakeisiin ne voidaan jakaa?
Tekoälyteknologiaa opetettaessa on tärkeää ottaa mukaaninhimillinen tekijä, koska kierrätysmateriaalin lastaavat ihmiset, jotka eivät suurimmaksi osaksi välitä luovutettavan jätteen laadusta. Selvennetään, että laadulla tarkoitetaan tässä puhdistettuja kierrätettäviä materiaaleja, jotka soveltuvat jalostukseen.
Erilaisten skenaarioiden pitäminen mielessä ja valmistautuminenteknologian, kehittäjät sisällyttävät ladattujen esimerkkikuvien joukkoon samat "vaurioituneet" objektit. Joten tekoäly voi oppia tunnistamaan samat muovipullot missä tahansa muodossa. Esimerkiksi pullolla on ominainen korkki tai tietty rakenne, joka on kiinnitetty verkkoon.
Toimitettujen raaka-aineiden osuudet määräytyvät ulkoisten muotojen, standardien ja tekstuurin mukaan. Jakeen painoluokkien tallennettujen tietojen perusteella voit laskea esimerkiksi märän jätepaperin.
Tulevaisuudessa tekniikkaa koulutetaan prosessiintyö: kun hän näkee ihmisten vuokraamia oikeita esineitä. Operaattorit käsittelevät saapuvat uudet tiedot, valitsevat tarvittavat kuvat ja säätävät verkkoa.
AI on yleistynyt ajan myötätyökalu, joka auttaa optimoimaan tuotannon eri osa-alueita ja elämäämme. Ekologiassa tämä on kykyä reagoida ajoissa tiettyihin olosuhteisiin, vähentää kustannuksia ja minimoida virheet, joita työssä voi johtua inhimillisestä tekijästä.
Kuitenkin, kuten mikä tahansa tekniikka, tekoäly vaatiijatkuva parantaminen. Kierrätyskeräyksen saralla siis tapahtuu säännöllisesti älylaitteiden lisäkoulutusta. Aika näyttää, missä määrin tekoäly voi parantaa ekologisia prosesseja ja parantaa ympäristöä maailmanlaajuisesti. Mutta on jo selvää, että tekoälyn käyttö on yksi tehokkaista askeleista kohti vihreää tulevaisuuttamme.
Lue lisää:
Blazar, joka löydettiin 20 vuotta sitten, osoittautui äärimmäiseksi esineeksi
TESS löysi "uuden maan": kiviplaneetta, jossa on vettä, on asuttavalla alueella
Katso seurauksia kahden tähden törmäyksestä vuonna 1181