Svi smo čuli za umjetnu inteligenciju i njezine mogućnosti: vijesti o inovativnim razvojima,
Ukratko o AI
Umjetna inteligencija je niz tehnologija ialgoritmi koji su sposobni oponašati neke kognitivne funkcije svojstvene ljudima. Međutim, važno je razumjeti da je AI tehnologija daleko od "supermozga" s kojim se često povezuje. To je još uvijek samo tehnologija koja nema svijest, ne može razmišljati i rasuđivati poput osobe.
Međutim, postoji niz zadataka koji su po kognitivnim karakteristikama bliski ljudskom mišljenju. To su oni koje uspješno rješava umjetna inteligencija, a obično se nazivaju “problemi umjetne inteligencije”.
Ovi zadaci uključuju:
- Računalni vid i prepoznavanje objekata: Algoritmu možete prikazati foto ili video stream iz kojeg će program odabrati podatke i izvršiti klasifikaciju.
- Prepoznavanje sinteze govora: algoritmi pretvaraju govorne signale u digitalne informacije, koje program također klasificira.
- Rad s nizom različitih informacija, uključujući podatke "prirodnog jezika": primjenjivo kada imate veliku bazu podataka.
- Podrška odlučivanju: Algoritmi generiraju funkciju odlučivanja.
Svi ovi zadaci glavni su pravci uimplementacija AI elemenata. I svi se oni već aktivno integriraju u naše svakodnevne živote: od automatiziranih pomoćnika na web stranicama do "pametnih" kamera na gradskim ulicama.
AI u ekologiji
AI je relevantna i učinkovita za mnoge industrije, razvoj obrazovanja pa čak i kulture. Ali značajno utječe i na transformaciju sfere okoliša.
Već u pogonima za preradu otpadaPostoje roboti koji pomažu u sortiranju otpada. Tehnologija se implementira u sustave za praćenje i analizu zraka, vodenih tijela i tla. A svatko od nas može se susresti s "ekološkim" AI-jem, primjerice, na automatskim sabirnim mjestima za recikliranje.
Općenito, nemoguće je izdvojiti neke specifičnosti AIkonkretno u ekologiji. Uz njegovu pomoć možete značajno smanjiti troškove, što je važno za svaki posao. Tako, kada stvarnu osobu u sustavu prikupljanja otpada zamijeni “stroj”, cijeli je proces automatiziran, a troškovi servisiranja uređaja smanjeni.
Kako uvježbati AI da prepozna materijale za recikliranje
Prepoznavanje uzoraka jedno je od najuobičajeni AI zadaci. Najprikladnije rješenje za ovaj problem su konvolucijske neuronske mreže - model računalnog programa koji je najbliži načinu na koji osoba prepoznaje objekte u stvarnosti. “Slojevi” takve mreže slični su slojevima mrežnice.
Neuronska mreža je pojednostavljeni model radaljudski mozak. Njegovi osnovni elementi - neuroni - imaju veliki broj veza i odnosa, koji su obično grupirani u slojeve. Svakoj vezi neurona pripisuje se određena sila utjecaja – težina. Ulazni podaci u mrežu dostavljaju se prvom sloju, zatim se distribuiraju na sljedeće slojeve u skladu s trenutnom težinom odnosa. Konačni rezultat može se dobiti iz posljednjeg sloja neuronske mreže.
Uvježbavanje konvolucijske neuronske mreže sastoji se ododabir težine neuronskih veza kako bi se dobio točan rezultat kao rezultat njegovog rada na zadnjem sloju mreže. U slučaju prepoznavanja reciklabilnih materijala rješavaju se dva problema: segmentacija - određivanje područja na fotografiji s objektom i klasifikacija, razumijevanje o kakvom se objektu radi. Stoga se u ovom slučaju koriste dvije sekvencijalno djelujuće neuronske mreže: prva na ulaz prima sliku i ispisuje konture pronađenih objekata, a druga sekvencijalno obrađuje pronađene konture i vraća pripadnost svake konture određenoj klasi. objekata.
Slanje skupa primjera (slika) "kao ulaz"nazvano "nadzirano učenje". Ovaj proces zahtijeva veliki broj fotografija na kojima su zaokruženi i označeni potrebni objekti. Kada podučavate tehnologiju u stroju za recikliranje, morat ćete prikupiti više od 50.000 slika predmeta.
Prikazivanjem velikog broja slika “na ulazu” iMjerenjem kvalitete njihovog "izlaza" moguće je izgraditi i odabrati specifične neurone u mreži. Ako se hipoteze za odabir neurona pokažu točnima, mreža se trenira, a zatim se pogreška postupno minimizira. U idealnom slučaju, kao rezultat obuke, mreža bi trebala točno prepoznati slike koje su u nju učitane i identificirati slične slike.
Nijanse prepoznavanja
Zgužvane plastične boce, iskrivljene aluminijske limenke, mokri otpadni papir - kako umjetna inteligencija može razumjeti koji se materijali koji se mogu reciklirati mogu reciklirati i na koje frakcije se mogu podijeliti?
Kada podučavate AI tehnologiju, važno je uključitiljudski faktor, jer će sekundarnu sirovinu tovariti ljudi koji uglavnom neće mariti za kvalitetu otpada koji se predaje. Pojasnimo da kvaliteta ovdje podrazumijeva pročišćene materijale koji se mogu reciklirati i koji su prikladni za preradu.
Imati na umu različite scenarije i pripremiti setehnologije, programeri uključuju te iste "oštećene" objekte među preuzete ogledne slike. Dakle, AI može naučiti prepoznati iste plastične boce u bilo kojem njihovom obliku. Na primjer, boca ima karakterističan čep ili određenu teksturu koja se učvršćuje mrežom.
Udjeli isporučenih sirovina određeni su vanjskim oblicima, standardima i teksturama. A na temelju pohranjenih podataka težinskih kategorija frakcija možete izračunati, na primjer, mokri stari papir.
U budućnosti, tehnologija se obučava u procesuposao: kada vidi prave predmete koje ljudi iznajmljuju. Operateri obrađuju pristigle nove podatke, odabiru potrebne slike i prilagođavaju mrežu.
AI s vremenom postaje univerzalanalat koji pomaže optimizirati različita područja proizvodnje i naše živote. U ekologiji je to sposobnost pravodobnog reagiranja na određene okolnosti, smanjenja troškova i minimiziranja pogrešaka koje mogu nastati zbog ljudskog faktora u radu.
Međutim, kao i svaka tehnologija, AI zahtijevastalno poboljšanje. Tako se u području prikupljanja reciklaže redovito odvijaju dodatne edukacije pametnih uređaja. Vrijeme će pokazati u kojoj mjeri umjetna inteligencija može poboljšati ekološke procese i poboljšati okoliš na globalnoj razini. No već sada je jasno da je korištenje umjetne inteligencije jedan od učinkovitih koraka prema našoj zelenoj budućnosti.
Čitaj više:
Blazar, koji je pronađen prije 20 godina, pokazao se kao ekstreman objekt
TESS je otkrio "novu Zemlju": kameni planet s vodom nalazi se u nastanjivoj zoni
Pogledajte posljedice sudara dviju zvijezda 1181. godine