Abbiamo tutti sentito parlare di intelligenza artificiale e delle sue capacità: notizie su sviluppi innovativi,
Brevemente sull'intelligenza artificiale
L'intelligenza artificiale è una gamma di tecnologie ealgoritmi in grado di imitare alcune funzioni cognitive inerenti all’uomo. Tuttavia, è importante capire che la tecnologia dell’intelligenza artificiale è ben lontana dal “supercervello” a cui viene spesso associata. È ancora solo una tecnologia che non ha coscienza, non può pensare e ragionare come una persona.
Tuttavia, ci sono una serie di compiti che sono vicini nelle caratteristiche cognitive al pensiero umano. Questi sono quelli che vengono risolti con successo dall'intelligenza artificiale e di solito vengono chiamati "problemi di intelligenza artificiale".
Queste attività includono:
- Visione artificiale e riconoscimento di oggetti: puoi mostrare all'algoritmo una foto o un flusso video, da cui il programma selezionerà i dati ed eseguirà una classificazione.
- Riconoscimento della sintesi vocale: gli algoritmi convertono i segnali vocali in informazioni digitali, che il programma classifica anche.
- Lavorare con un flusso di varie informazioni, inclusi i dati del "linguaggio naturale": applicabile quando si dispone di un database di grandi dimensioni.
- Supporto decisionale: gli algoritmi generano una funzione decisionale.
Tutti questi compiti sono le direzioni principali inimplementazione di elementi di intelligenza artificiale. E tutti sono già attivamente integrati nella nostra vita quotidiana: dagli assistenti automatizzati sui siti web alle telecamere “intelligenti” nelle strade cittadine.
IA in ecologia
L’intelligenza artificiale è rilevante ed efficace per molti settori, per lo sviluppo dell’istruzione e persino per la cultura. Ma influenza in modo significativo anche la trasformazione della sfera ambientale.
Già negli impianti di trattamento dei rifiutiCi sono robot che aiutano a differenziare i rifiuti. La tecnologia viene implementata in sistemi per il monitoraggio e l'analisi dell'aria, dei corpi idrici e del suolo. E ognuno di noi può incontrare l'intelligenza artificiale “ecologica”, ad esempio, nei punti di raccolta automatica del riciclo.
In generale, è impossibile individuare qualsiasi specificità dell'IAspecificatamente in ecologia. Con il suo aiuto, puoi ridurre significativamente i costi, il che è importante per qualsiasi azienda. Pertanto, quando una persona reale viene sostituita da una "macchina" in un sistema di raccolta differenziata, l'intero processo viene automatizzato e il costo di manutenzione dei dispositivi viene ridotto.
Come addestrare l'intelligenza artificiale a riconoscere i materiali riciclabili
Il riconoscimento dei modelli è uno dei piùcompiti comuni dell’IA. La soluzione più adatta a questo problema sono le reti neurali convoluzionali, un modello di programma per computer che è il più vicino al modo in cui una persona riconosce gli oggetti nella realtà. Gli "strati" di tale rete sono simili agli strati della retina.
Una rete neurale è un modello di funzionamento semplificatocervello umano. I suoi elementi di base - i neuroni - hanno un gran numero di connessioni e relazioni, che di solito sono raggruppate in strati. Ad ogni connessione di neuroni viene assegnata una certa forza di influenza: il peso. I dati in ingresso alla rete vengono forniti al primo livello, quindi vengono distribuiti ai livelli successivi in base al peso attuale delle relazioni. Il risultato finale può essere ottenuto dall'ultimo strato della rete neurale.
L'addestramento di una rete neurale convoluzionale consiste inselezionando il peso delle connessioni neuronali per ottenere il risultato corretto come risultato del suo lavoro sull'ultimo strato della rete. Nel caso del riconoscimento dei materiali riciclabili vengono risolti due problemi: segmentazione: determinazione dell'area nella foto con l'oggetto e classificazione, capire di che tipo di oggetto si tratta. Pertanto, in questo caso, vengono utilizzate due reti neurali che operano in sequenza: la prima riceve un'immagine come input ed emette i contorni degli oggetti trovati, e la seconda elabora sequenzialmente i contorni trovati e restituisce l'appartenenza di ciascun contorno a una determinata classe di oggetti.
Invio di una serie di esempi (immagini) “come input”chiamato “apprendimento supervisionato”. Questo processo richiede un gran numero di fotografie in cui gli oggetti necessari sono cerchiati ed etichettati. Quando insegni la tecnologia in una macchina per il riciclaggio, dovrai raccogliere più di 50.000 immagini di oggetti.
Mostrando un gran numero di immagini “all'ingresso” eMisurando la qualità del loro “output”, è possibile costruire e selezionare neuroni specifici nella rete. Se le ipotesi per la selezione dei neuroni risultano corrette, la rete viene addestrata, quindi l'errore viene gradualmente ridotto al minimo. Idealmente, come risultato della formazione, la rete dovrebbe riconoscere accuratamente le immagini caricate al suo interno e identificare immagini simili.
Sfumature di riconoscimento
Bottiglie di plastica accartocciate, lattine di alluminio attorcigliate, carta straccia bagnata: come può l'intelligenza artificiale capire quali materiali riciclabili possono essere riciclati e in quali frazioni possono essere suddivisi?
Quando si insegna la tecnologia dell’intelligenza artificiale, è importante includerlail fattore umano, perché saranno le persone a caricare i materiali riciclabili, a cui per la maggior parte non importerà la qualità dei rifiuti conferiti. Chiariamo bene che qualità qui significa materiali riciclabili purificati e adatti alla lavorazione.
Per tenere a mente diversi scenari e prepararsitecnologia, gli sviluppatori includono quegli stessi oggetti “danneggiati” tra le immagini campione scaricate. Quindi, l’intelligenza artificiale può imparare a riconoscere le stesse bottiglie di plastica in qualsiasi forma. Ad esempio, una bottiglia ha un tappo caratteristico o una certa consistenza, che viene fissata con una rete.
Le frazioni delle materie prime fornite sono determinate da forme esterne, standard e strutture. Inoltre, in base ai dati memorizzati delle categorie di peso delle frazioni, è possibile calcolare, ad esempio, la carta straccia umida.
In futuro, la tecnologia sarà addestrata al processolavoro: quando vede oggetti reali affittati da persone. Gli operatori elaborano i nuovi dati in arrivo, selezionano le immagini necessarie e adattano la rete.
L’intelligenza artificiale sta diventando universale nel tempouno strumento che aiuta a ottimizzare diversi ambiti produttivi e la nostra vita. In ecologia, questa è la capacità di rispondere in modo tempestivo a determinate circostanze, ridurre i costi e minimizzare gli errori che possono essere commessi a causa del fattore umano nel lavoro.
Tuttavia, come ogni tecnologia, l’intelligenza artificiale richiedemiglioramento continuo. Pertanto, nel campo della raccolta differenziata, si svolge regolarmente una formazione aggiuntiva sui dispositivi intelligenti. Il tempo dirà in che misura l’intelligenza artificiale può migliorare i processi ecologici e migliorare l’ambiente su scala globale. Ma è già chiaro che l’uso dell’intelligenza artificiale è uno dei passi più efficaci verso il nostro futuro verde.
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