Mindannyian hallottunk már a mesterséges intelligenciáról és annak képességeiről: hírek innovatív fejlesztésekről,
Röviden az AI-ról
A mesterséges intelligencia egy sor technológia ésolyan algoritmusok, amelyek képesek utánozni néhány emberben rejlő kognitív funkciót. Fontos azonban megérteni, hogy az AI-technológia távol áll attól a „szuperagytól”, amelyhez gyakran hozzák kapcsolatba. Ez még mindig csak egy technológia, aminek nincs tudata, nem tud úgy gondolkodni és okoskodni, mint egy ember.
Vannak azonban olyan feladatok, amelyek kognitív jellemzőiben közel állnak az emberi gondolkodáshoz. Ezeket a mesterséges intelligencia sikeresen megoldja, és ezeket általában „AI-problémáknak” nevezik.
Ezek a feladatok a következők:
- Számítógépes látás és tárgyfelismerés: Megmutathat az algoritmusnak egy fotó- vagy videófolyamot, amelyből a program kiválasztja az adatokat és osztályozást végez.
- Beszédszintézis felismerés: az algoritmusok beszédjeleket alakítanak át digitális információvá, amit a program be is osztályoz.
- Különböző információk folyamának kezelése, beleértve a „természetes nyelvű” adatokat is: akkor alkalmazható, ha nagy adatbázissal rendelkezik.
- Döntéstámogatás: Az algoritmusok döntési függvényt generálnak.
Mindezek a feladatok a fő irányokAI elemek megvalósítása. És ezek mindegyike már aktívan beépül a mindennapi életünkbe: a webhelyeken található automatizált asszisztensektől a városi utcákon lévő „okos” kamerákig.
AI az ökológiában
A mesterséges intelligencia számos iparág, az oktatás fejlesztése, sőt a kultúra szempontjából is releváns és hatékony. De jelentősen befolyásolja a környezeti szféra átalakulását is.
Már a hulladékfeldolgozó üzemekbenVannak robotok, amelyek segítenek szétválogatni a hulladékot. A technológiát levegő, víztestek és talajok megfigyelésére és elemzésére szolgáló rendszerekben valósítják meg. Mindannyian találkozhatunk például „környezetbarát” mesterséges intelligenciával az automatikus újrahasznosító gyűjtőhelyeken.
Általánosságban elmondható, hogy lehetetlen kiemelni az AI sajátosságaitkifejezetten az ökológiában. Segítségével jelentősen csökkentheti a költségeket, ami minden vállalkozás számára fontos. Így ha egy valós személyt egy „gép” helyettesít egy újrahasznosító gyűjtőrendszerben, akkor a teljes folyamat automatizálódik, és az eszközök szervizelésének költsége csökken.
Hogyan tanítsuk meg az AI-t az újrahasznosítható anyagok felismerésére
A mintafelismerés az egyik leginkábbgyakori AI feladatok. A legmegfelelőbb megoldás erre a problémára a konvolúciós neurális hálózatok – egy számítógépes programmodell, amely a legközelebb áll ahhoz, ahogyan az ember a valóságban felismeri a tárgyakat. Egy ilyen hálózat „rétegei” hasonlóak a retina rétegeihez.
A neurális hálózat egy egyszerűsített működési modellemberi agy. Alapelemei - a neuronok - nagyszámú kapcsolattal és kapcsolattal rendelkeznek, amelyek általában rétegekbe csoportosulnak. A neuronok minden kapcsolatához egy bizonyos befolyási erő - súly - van hozzárendelve. A hálózatba bemenő adatok az első rétegbe kerülnek, majd a kapcsolatok aktuális súlyának megfelelően szétosztják a következő rétegekre. A végeredményt a neurális hálózat utolsó rétegéből kaphatjuk meg.
A konvolúciós neurális hálózat képzése abból álla neuronkapcsolatok súlyának kiválasztása annak érdekében, hogy a hálózat utolsó rétegén végzett munkája eredményeként a megfelelő eredményt kapja. Az újrahasznosítható anyagok felismerése esetén két probléma oldódik meg: szegmentálás - a fotón látható terület meghatározása a tárggyal és besorolás, megérteni, hogy milyen tárgyról van szó. Ezért ebben az esetben két szekvenciálisan működő neurális hálózatot használnak: az első egy képet kap bemenetként és kiadja a talált objektumok kontúrjait, a második pedig szekvenciálisan feldolgozza a talált kontúrokat, és visszaadja az egyes kontúrok egy bizonyos osztályhoz való tartozását. tárgyakból.
Példakészlet (kép) beküldése „bemenetként”„felügyelt tanulásnak” nevezik. Ehhez a folyamathoz nagyszámú fényképre van szükség, amelyeken a szükséges tárgyakat körbeírják és felcímkézik. Ha a technológiát újrahasznosító gépben tanítja, több mint 50 000 tárgyképet kell összegyűjtenie.
Nagyszámú kép megjelenítésével „a bemeneten”, illA „kimenetük” minőségének mérésével lehetőség nyílik meghatározott neuronok felépítésére és kiválasztására a hálózatban. Ha a neuronok kiválasztására vonatkozó hipotézisek helyesnek bizonyulnak, a hálózatot betanítják, majd fokozatosan minimalizálják a hibát. Ideális esetben a képzés eredményeként a hálózatnak pontosan fel kell ismernie a betöltött képeket, és azonosítania kell a hasonló képeket.
A felismerés árnyalatai
Gyűrött műanyag palackok, csavart alumíniumdobozok, nedves papírhulladék – hogyan értheti meg a mesterséges intelligencia, hogy mely újrahasznosítható anyagokat lehet újrahasznosítani és milyen frakciókra osztani?
Az AI-technológia oktatása során fontos beépíteniaz emberi tényező, mert az újrahasznosítható anyagokat az emberek rakják majd be, akiket nagyrészt nem érdekel az átadott hulladék minősége. Tisztázzuk, hogy a minőség itt tisztított újrahasznosítható anyagokat jelent, amelyek alkalmasak a feldolgozásra.
Különféle forgatókönyvek szem előtt tartása és felkészüléstechnológiával a fejlesztők ugyanazokat a „sérült” objektumokat a letöltött mintaképek közé sorolják. Így az AI megtanulhatja felismerni ugyanazokat a műanyag palackokat bármilyen formában. Például egy palacknak jellegzetes kupakja vagy bizonyos textúrája van, amelyet hálózattal rögzítenek.
A szállított alapanyagok frakcióit külső formák, szabványok és textúrák határozzák meg. A frakciósúly-kategóriák tárolt adatai alapján pedig kiszámítható például a nedves papírhulladék.
A jövőben a technológia képzése a folyamatban történikmunka: amikor emberek által bérelt valódi tárgyakat lát. Az üzemeltetők feldolgozzák a beérkező új adatokat, kiválasztják a szükséges képeket, és beállítják a hálózatot.
Az AI idővel egyetemessé válikegy eszköz, amely segít optimalizálni a termelés különböző területeit és életünket. Az ökológiában ez az a képesség, hogy időben reagáljunk bizonyos körülményekre, csökkentsük a költségeket és minimalizáljuk a munka során előforduló emberi tényező miatt előforduló hibákat.
Azonban, mint minden technológia, az AI is megkövetelifolyamatos fejlesztés. Így az újrahasznosítási gyűjtés területén rendszeresen történik az okoseszközök kiegészítő oktatása. Az idő eldönti, hogy a mesterséges intelligencia milyen mértékben képes javítani az ökológiai folyamatokat és javítani a környezetet globális szinten. De az már most világos, hogy a mesterséges intelligencia alkalmazása az egyik hatékony lépés zöld jövőnk felé.
Olvass tovább:
A 20 éve talált Blazar extrém tárgynak bizonyult
A TESS felfedezett egy "új Földet": egy vízzel rendelkező kőbolygó a lakható zónában található
Nézze meg a két csillag 1181-ben történt ütközésének következményeit