Nous avons tous entendu parler de l'intelligence artificielle et de ses capacités : actualités sur les développements innovants,
En bref sur l'IA
L'intelligence artificielle est un ensemble de technologies etdes algorithmes capables d'imiter certaines fonctions cognitives inhérentes à l'homme. Cependant, il est important de comprendre que la technologie de l’IA est loin d’être le « supercerveau » auquel elle est souvent associée. Il s'agit encore d'une technologie qui n'a pas de conscience, qui ne peut pas penser et raisonner comme une personne.
Cependant, il existe un certain nombre de tâches dont les caractéristiques cognitives sont proches de la pensée humaine. Ce sont ceux qui sont résolus avec succès par l'intelligence artificielle, et ils sont généralement appelés « problèmes d'IA ».
Ces tâches comprennent :
- Vision par ordinateur et reconnaissance d'objets : vous pouvez montrer à l'algorithme un flux photo ou vidéo, à partir duquel le programme sélectionnera des données et effectuera une classification.
- Reconnaissance de la synthèse vocale : les algorithmes convertissent les signaux vocaux en informations numériques, que le programme classe également.
- Travailler avec un flux d'informations diverses, y compris des données en « langage naturel » : applicable lorsque vous disposez d'une grande base de données.
- Aide à la décision : les algorithmes génèrent une fonction de décision.
Toutes ces tâches sont les principales orientations demise en œuvre d’éléments d’IA. Et tous sont déjà activement intégrés dans notre vie quotidienne : des assistants automatisés sur les sites Web aux caméras « intelligentes » dans les rues des villes.
L'IA en écologie
L’IA est pertinente et efficace pour de nombreuses industries, le développement de l’éducation et même de la culture. Mais cela influence également de manière significative la transformation de la sphère environnementale.
Déjà dans les usines de traitement des déchetsIl existe des robots qui aident à trier les déchets. La technologie est mise en œuvre dans des systèmes de surveillance et d’analyse de l’air, des masses d’eau et des sols. Et chacun d’entre nous peut rencontrer une IA « écologique », par exemple dans les points de collecte automatique de recyclage.
En général, il est impossible de distinguer des spécificités de l'IAspécifiquement en écologie. Avec son aide, vous pouvez réduire considérablement les coûts, ce qui est important pour toute entreprise. Ainsi, lorsqu'une personne réelle est remplacée par une « machine » dans un système de collecte de recyclage, l'ensemble du processus est automatisé et le coût d'entretien des appareils est réduit.
Comment entraîner l'IA à reconnaître les matières recyclables
La reconnaissance des formes est l'un des plustâches courantes d'IA. La solution la plus appropriée à ce problème réside dans les réseaux de neurones convolutifs - un modèle de programme informatique le plus proche de la façon dont une personne reconnaît les objets dans la réalité. Les « couches » d’un tel réseau sont similaires aux couches de la rétine.
Un réseau de neurones est un modèle de fonctionnement simplifiécerveau humain. Ses éléments de base - les neurones - possèdent un grand nombre de connexions et de relations, généralement regroupées en couches. Chaque connexion de neurones se voit attribuer une certaine force d'influence - le poids. Les données d'entrée du réseau sont fournies à la première couche, puis elles sont distribuées aux couches suivantes en fonction du poids actuel des relations. Le résultat final peut être obtenu à partir de la dernière couche du réseau neuronal.
La formation d'un réseau de neurones convolutifs consiste àsélectionner le poids des connexions neuronales afin d'obtenir le résultat correct grâce à son travail sur la dernière couche du réseau. Dans le cas de la reconnaissance des matériaux recyclables, deux problèmes sont résolus : la segmentation - détermination de la zone sur la photo avec l'objet et la classification, comprendre de quel type d'objet il s'agit. Par conséquent, dans ce cas, deux réseaux de neurones fonctionnant séquentiellement sont utilisés : le premier reçoit une image en entrée et génère les contours des objets trouvés, et le second traite séquentiellement les contours trouvés et renvoie l'appartenance de chaque contour à une certaine classe. d'objets.
Soumettre un ensemble d’exemples (images) « en entrée »appelé « apprentissage supervisé ». Ce processus nécessite un grand nombre de photographies sur lesquelles les objets nécessaires sont encerclés et étiquetés. Lorsque vous enseignez la technologie dans une machine de recyclage, vous devrez collecter plus de 50 000 images d'objets.
En montrant un grand nombre d'images « en entrée » etEn mesurant la qualité de leur « sortie », il est possible de construire et de sélectionner des neurones spécifiques dans le réseau. Si les hypothèses de sélection des neurones s'avèrent correctes, le réseau est entraîné, puis l'erreur est progressivement minimisée. Idéalement, grâce à la formation, le réseau devrait reconnaître avec précision les images qui y ont été chargées et identifier les images similaires.
Nuances de reconnaissance
Bouteilles en plastique froissées, canettes en aluminium tordues, vieux papiers mouillés : comment l'IA peut-elle comprendre quels produits recyclables peuvent être recyclés et en quelles fractions ils peuvent être divisés ?
Lors de l’enseignement de la technologie de l’IA, il est important d’inclurele facteur humain, car ce seront des personnes qui chargeront les matières recyclables, qui pour la plupart ne se soucieront pas de la qualité des déchets remis. Précisons que la qualité signifie ici des matériaux recyclables purifiés et adaptés à la transformation.
Pour garder différents scénarios à l’esprit et se préparertechnologie, les développeurs incluent ces mêmes objets « endommagés » parmi les exemples d’images téléchargées. Ainsi, l’IA peut apprendre à reconnaître les mêmes bouteilles en plastique sous n’importe quelle forme. Par exemple, une bouteille a un bouchon caractéristique ou une certaine texture, qui est fixée à l'aide d'un réseau.
Les fractions des matières premières fournies sont déterminées par des formes externes, des normes et des textures. Et sur la base des données stockées des catégories de fractions de poids, vous pouvez calculer, par exemple, les vieux papiers humides.
À l'avenir, la technologie sera formée au processustravail : quand il voit des objets réels loués par des gens. Les opérateurs traitent les nouvelles données entrantes, sélectionnent les images nécessaires et ajustent le réseau.
L’IA devient universelle au fil du tempsun outil qui permet d'optimiser divers domaines de production et nos vies. En écologie, il s'agit de la capacité de réagir rapidement à certaines circonstances, de réduire les coûts et de minimiser les erreurs pouvant être commises en raison du facteur humain dans le travail.
Cependant, comme toute technologie, l’IA nécessiteamélioration continue. Ainsi, dans le domaine de la collecte du recyclage, des formations complémentaires sur les appareils intelligents ont lieu régulièrement. Le temps nous dira dans quelle mesure l’IA peut améliorer les processus écologiques et l’environnement à l’échelle mondiale. Mais il est déjà clair que l’utilisation de l’intelligence artificielle constitue l’une des étapes efficaces vers notre avenir vert.
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