私たちは皆、人工知能とその機能について聞いたことがあるでしょう。革新的な開発に関するニュース、
AIについて簡単に
人工知能はさまざまなテクノロジーであり、人間に固有のいくつかの認知機能を模倣できるアルゴリズム。ただし、AI テクノロジーは、よく連想される「スーパーブレイン」とは程遠いものであることを理解することが重要です。それはまだ、意識を持たず、人間のように思考したり推論したりすることができない単なるテクノロジーです。
ただし、認知特性が人間の思考に近いタスクも数多くあります。これらは人工知能によってうまく解決される問題であり、通常は「AI の問題」と呼ばれます。
これらのタスクは次のとおりです。
- コンピューター ビジョンとオブジェクト認識: アルゴリズムに写真またはビデオ ストリームを表示でき、プログラムはそこからデータを選択して分類を実行します。
- 音声合成認識: アルゴリズムは音声信号をデジタル情報に変換し、プログラムはそれを分類します。
- 「自然言語」データを含むさまざまな情報のストリームの操作: 大規模なデータベースがある場合に適用されます。
- 意思決定支援: アルゴリズムは意思決定関数を生成します。
これらすべてのタスクが主な方向性になります。AI要素の実装。そして、ウェブサイトの自動アシスタントから街路の「スマート」カメラに至るまで、それらはすべてすでに私たちの日常生活に積極的に組み込まれています。
エコロジーにおける AI
AI は、多くの業界、教育、さらには文化の発展に関連しており、効果的です。しかし、それは環境領域の変化にも大きな影響を与えます。
すでに廃棄物処理工場に設置されているゴミの分別を手伝ってくれるロボットもいます。この技術は、大気、水域、土壌を監視および分析するシステムに実装されています。そして、私たち一人ひとりが、たとえば自動リサイクル回収ポイントで「環境に優しい」AI に出会うことができます。
一般に、AI の詳細を特定することは不可能です。特にエコロジーの分野で。これを利用すると、あらゆるビジネスにとって重要なコストを大幅に削減できます。したがって、リサイクル収集システムで実際の人間が「機械」に置き換えられると、プロセス全体が自動化され、デバイスの保守コストが削減されます。
リサイクル可能なものを認識するように AI を訓練する方法
パターン認識は最も重要なものの 1 つです一般的な AI タスク。この問題に対する最も適切な解決策は、人間が実際に物体を認識する方法に最も近いコンピューター プログラム モデルである畳み込みニューラル ネットワークです。このようなネットワークの「層」は、網膜の層に似ています。
ニューラル ネットワークは簡略化された動作モデルです人間の脳。その基本要素であるニューロンには多数の接続と関係があり、通常は複数の層にグループ化されます。ニューロンの各接続には、特定の影響力、つまり重みが割り当てられます。ネットワークへの入力データは最初の層に供給され、その後、現在の関係の重みに従って次の層に分配されます。最終結果は、ニューラル ネットワークの最後の層から取得できます。
畳み込みニューラル ネットワークのトレーニングは次のもので構成されます。ネットワークの最後の層での作業の結果として正しい結果を得るために、ニューロン接続の重みを選択します。リサイクル可能な素材を認識する場合、次の 2 つの問題が解決されます。セグメンテーション - 写真内のオブジェクトのある領域を決定し、分類します。それがどのようなオブジェクトであるかを理解すること。したがって、この場合、2 つの連続的に動作するニューラル ネットワークが使用されます。1 つ目は画像を入力として受け取り、見つかったオブジェクトの輪郭を出力します。2 つ目は、見つかった輪郭を順次処理して、各輪郭の特定のクラスへの帰属を返します。オブジェクトの。
一連の例 (画像) を「入力として」送信する「教師あり学習」と呼ばれます。このプロセスでは、必要なオブジェクトを丸で囲み、ラベルを付けた大量の写真が必要になります。リサイクル機械でテクノロジーを教える場合、オブジェクトの 50,000 枚以上の画像を収集する必要があります。
「入力時に」多数の画像を表示することで、「出力」の品質を測定することで、ネットワーク内の特定のニューロンを構築して選択することができます。ニューロンの選択に関する仮説が正しいことが判明すると、ネットワークがトレーニングされ、誤差が徐々に最小化されます。理想的には、トレーニングの結果、ネットワークに読み込まれた画像を正確に認識し、類似した画像を識別できるようにする必要があります。
認識のニュアンス
しわくちゃのペットボトル、ねじれたアルミ缶、濡れた古紙 - AI は、どの資源物がリサイクル可能で、どの部分に分割できるかをどのように理解できるのでしょうか?
AI テクノロジーを教える際には、次のことを含めることが重要です。なぜなら、リサイクル可能なものを積み込むのは人間であり、引き渡される廃棄物の品質をほとんど気にしないからです。ここでの品質とは、加工に適した精製されたリサイクル可能な材料を意味することを明確にしておきます。
さまざまなシナリオを念頭に置き、準備するためこの技術を利用して、開発者はダウンロードしたサンプル画像の中に、同じ「損傷した」オブジェクトを含めます。つまり、AI は同じペットボトルをどのような形状であっても認識できるようになります。たとえば、ボトルには特徴的なキャップや特定のテクスチャがあり、それらはネットワークで固定されます。
供給される原材料の割合は、外形、規格、質感によって決まります。また、保存された分数重量カテゴリのデータに基づいて、湿った古紙などを計算できます。
将来的には、プロセスで技術が訓練されます仕事: 人々が貸し出している実物を見たとき。オペレーターは受信した新しいデータを処理し、必要な画像を選択し、ネットワークを調整します。
AIは時間の経過とともに普遍的になるさまざまな生産分野と私たちの生活を最適化するのに役立つツールです。エコロジーでは、これは特定の状況にタイムリーに対応し、コストを削減し、作業における人的要因によって発生する可能性のあるエラーを最小限に抑える能力です。
ただし、他のテクノロジーと同様に、AI にも次のことが求められます。継続的改善。したがって、リサイクル収集の分野では、スマート デバイスの追加トレーニングが定期的に行われます。 AI が生態学的プロセスをどの程度改善し、地球規模で環境を改善できるかは時間が経てばわかります。しかし、人工知能の使用が環境に優しい未来に向けた効果的なステップの 1 つであることはすでに明らかです。
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