우리 모두는 인공 지능과 그 기능에 대해 들어봤습니다. 혁신적인 개발 소식,
AI에 대해 간단히
인공지능은 다양한 기술과인간 고유의 일부 인지 기능을 모방할 수 있는 알고리즘. 그러나 AI 기술은 흔히 연상되는 '슈퍼브레인'과는 거리가 멀다는 점을 이해하는 것이 중요합니다. 그것은 여전히 의식이 없고 사람처럼 생각하고 추론할 수 없는 기술일 뿐입니다.
그러나 인지적 특성이 인간의 사고와 유사한 작업이 많이 있습니다. 이러한 문제는 인공 지능을 통해 성공적으로 해결되었으며 일반적으로 'AI 문제'라고 불립니다.
이러한 작업에는 다음이 포함됩니다.
- 컴퓨터 비전 및 객체 인식: 알고리즘에 사진이나 비디오 스트림을 표시할 수 있으며, 프로그램에서 데이터를 선택하고 분류를 수행합니다.
- 음성 합성 인식: 알고리즘은 음성 신호를 프로그램이 분류하는 디지털 정보로 변환합니다.
- '자연어' 데이터를 포함한 다양한 정보 스트림으로 작업: 대규모 데이터베이스가 있는 경우에 적용 가능합니다.
- 결정 지원: 알고리즘은 결정 기능을 생성합니다.
이 모든 작업이 주요 방향입니다.AI 요소 구현. 그리고 웹사이트의 자동화된 비서부터 도시 거리의 "스마트" 카메라에 이르기까지 이들 모두는 이미 우리 일상 생활에 적극적으로 통합되고 있습니다.
생태학의 AI
AI는 많은 산업, 교육 발전, 심지어 문화에도 관련성이 있고 효과적입니다. 그러나 이는 환경 영역의 변화에도 큰 영향을 미칩니다.
이미 폐기물 처리 공장에쓰레기 분류를 돕는 로봇이 있다. 이 기술은 공기, 수역, 토양을 모니터링하고 분석하는 시스템에 구현되고 있습니다. 그리고 우리 각자는 재활용품 자동 수집 장소 등에서 '친환경' AI를 만날 수 있습니다.
일반적으로 AI의 세부 사항을 골라내는 것은 불가능합니다.특히 생태학에서요. 도움을 받으면 비용을 크게 줄일 수 있으며 이는 모든 비즈니스에 중요합니다. 따라서 실제 사람이 재활용품 수거 시스템의 '기계'로 대체되면 전체 프로세스가 자동화되고 장치 서비스 비용이 절감됩니다.
재활용품을 인식하도록 AI를 훈련시키는 방법
패턴 인식은 가장 중요한 것 중 하나입니다.일반적인 AI 작업. 이 문제에 대한 가장 적합한 솔루션은 사람이 현실에서 사물을 인식하는 방식과 가장 가까운 컴퓨터 프로그램 모델인 컨볼루셔널 신경망(Convolutional Neural Network)입니다. 이러한 네트워크의 "층"은 망막의 층과 유사합니다.
신경망은 단순화된 작동 모델입니다.인간의 두뇌. 기본 요소인 뉴런은 일반적으로 레이어로 그룹화되는 수많은 연결과 관계를 가지고 있습니다. 뉴런의 각 연결에는 특정 영향력, 즉 무게가 할당됩니다. 네트워크의 입력 데이터는 첫 번째 계층에 공급된 다음 관계의 현재 가중치에 따라 다음 계층으로 배포됩니다. 최종 결과는 신경망의 마지막 레이어에서 얻을 수 있습니다.
컨벌루션 신경망 훈련은 다음으로 구성됩니다.네트워크의 마지막 계층에 대한 작업의 결과로 올바른 결과를 얻기 위해 뉴런 연결의 가중치를 선택합니다. 재활용 가능 물질을 인식하는 경우 두 가지 문제가 해결됩니다. 분할 - 사진에서 물체가 있는 영역을 결정하고 분류하는 것입니다. 그것이 어떤 종류의 물건인지 이해하는 것. 따라서 이 경우 순차적으로 작동하는 두 개의 신경망이 사용됩니다. 첫 번째는 이미지를 입력으로 받아 발견된 객체의 윤곽선을 출력하고, 두 번째는 발견된 윤곽선을 순차적으로 처리하여 각 윤곽선의 소속을 특정 클래스에 반환합니다. 개체의.
일련의 예제(이미지)를 "입력으로" 제출'지도 학습'이라고 합니다. 이 과정에는 필요한 개체에 원을 표시하고 라벨을 붙인 많은 수의 사진이 필요합니다. 재활용 기계에서 기술을 가르칠 때는 50,000개 이상의 물체 이미지를 수집해야 합니다.
"입력 시" 많은 수의 이미지를 표시하고"출력"의 품질을 측정함으로써 네트워크에서 특정 뉴런을 구축하고 선택할 수 있습니다. 뉴런 선택에 대한 가설이 올바른 것으로 판명되면 네트워크가 훈련되고 오류가 점차 최소화됩니다. 이상적으로는 훈련 결과 네트워크가 로드된 이미지를 정확하게 인식하고 유사한 이미지를 식별해야 합니다.
인식의 뉘앙스
구겨진 플라스틱 병, 뒤틀린 알루미늄 캔, 젖은 폐지 - AI는 어떤 재활용품이 재활용될 수 있고 어떤 부분으로 나눌 수 있는지 어떻게 이해할 수 있습니까?
AI 기술을 가르칠 때 다음을 포함하는 것이 중요합니다.재활용품을 싣는 사람은 대부분 넘겨지는 폐기물의 품질에 신경 쓰지 않는 사람이기 때문입니다. 여기서 품질은 가공에 적합한 정제된 재활용 재료를 의미한다는 점을 명확히 하겠습니다.
다양한 시나리오를 염두에 두고 준비하려면기술을 사용하여 개발자는 다운로드한 샘플 이미지에 동일한 "손상된" 개체를 포함시킵니다. 따라서 AI는 어떤 형태로든 동일한 플라스틱 병을 인식하는 방법을 배울 수 있습니다. 예를 들어, 병에는 네트워크에 의해 고정된 특징적인 뚜껑이나 특정 질감이 있습니다.
По внешним формам, стандартам, фактурам определяются фракции сдаваемого сырья. А по заложенным данным весовых категорий фракции можно вычислить, например, мокрую макулатуру.
В дальнейшем технология обучается уже в процессе 일: 사람들이 임대한 실제 물건을 볼 때. 운영자는 들어오는 새 데이터를 처리하고 필요한 이미지를 선택하며 네트워크를 조정합니다.
ИИ превращается со временем в универсальный инструмент, который помогает оптимизировать разные сферы производства и нашей жизни. В экологии — это возможность своевременного реагирования на те или иные обстоятельства, сокращения издержек и минимизирования ошибок, который могут быть допущены из-за человеческого фактора в работе.
Однако, как и любая технология, ИИ требует постоянного усовершенствования. Так, в области сбора вторсырья дообучение умных аппаратов происходит регулярно. Насколько же может усовершенствовать экологические процессы и улучшить в глобальном масштабе окружающую среду ИИ, — покажет время. Но уже сейчас ясно, что использование искусственного интеллекта — одна из эффективных ступеней к нашему зеленому будущему.
더 읽어보기 :
20년 전 발견된 블레이저는 극한의 물체로 밝혀졌다
TESS는 "새로운 지구"를 발견했습니다. 물이 있는 돌 행성이 거주 가능 구역에 있습니다.
1181년 두 별의 충돌 결과를 살펴보십시오.