Visi girdėjome apie dirbtinį intelektą ir jo galimybes: naujienas apie naujoviškus pokyčius,
Trumpai apie AI
Dirbtinis intelektas – tai daugybė technologijų iralgoritmai, galintys imituoti kai kurias žmogui būdingas pažinimo funkcijas. Tačiau svarbu suprasti, kad AI technologija toli gražu nėra „supersmegenys“, su kuria ji dažnai siejama. Tai vis dar tik technologija, kuri neturi sąmonės, negali mąstyti ir mąstyti kaip žmogus.
Tačiau yra nemažai užduočių, kurios kognityvinėmis savybėmis artimos žmogaus mąstymui. Tai yra tie, kuriuos sėkmingai išsprendžia dirbtinis intelektas, ir jie paprastai vadinami „AI problemomis“.
Šios užduotys apima:
- Kompiuterinis matymas ir objektų atpažinimas: algoritmui galite parodyti nuotraukų ar vaizdo įrašų srautą, iš kurio programa atrinks duomenis ir atliks klasifikaciją.
- Kalbos sintezės atpažinimas: algoritmai paverčia kalbos signalus į skaitmeninę informaciją, kurią programa taip pat klasifikuoja.
- Darbas su įvairios informacijos srautu, įskaitant „natūralios kalbos“ duomenis: taikoma, kai turite didelę duomenų bazę.
- Sprendimų palaikymas: Algoritmai sukuria sprendimo funkciją.
Visos šios užduotys yra pagrindinės kryptysAI elementų įgyvendinimas. Ir visi jie jau aktyviai integruojami į mūsų kasdienį gyvenimą: nuo automatinių asistentų svetainėse iki „išmaniųjų“ kamerų miesto gatvėse.
AI ekologijoje
AI yra aktualus ir veiksmingas daugeliui pramonės šakų, švietimo ir net kultūros plėtrai. Tačiau tai taip pat daro didelę įtaką aplinkos sferos transformacijai.
Jau atliekų perdirbimo įmonėseYra robotų, kurie padeda rūšiuoti atliekas. Ši technologija diegiama oro, vandens telkinių ir dirvožemio stebėjimo ir analizės sistemose. Ir kiekvienas iš mūsų galime sutikti „ekologišką“ AI, pavyzdžiui, automatinio perdirbimo surinkimo punktuose.
Apskritai neįmanoma išskirti kokios nors DI specifikosypač ekologijoje. Su jo pagalba galite žymiai sumažinti išlaidas, o tai svarbu bet kokiam verslui. Taigi, realų žmogų perdirbimo surinkimo sistemoje pakeitus „mašina“, visas procesas automatizuojamas, o įrenginių aptarnavimo išlaidos sumažėja.
Kaip išmokyti dirbtinį intelektą atpažinti perdirbamus produktus
Modelių atpažinimas yra vienas iš labiausiaiįprastos AI užduotys. Tinkamiausias šios problemos sprendimas yra konvoliuciniai neuroniniai tinklai – kompiuterinės programos modelis, artimiausias tam, kaip žmogus atpažįsta objektus realybėje. Tokio tinklo „sluoksniai“ yra panašūs į tinklainės sluoksnius.
Neuroninis tinklas yra supaprastintas veikimo modelisžmogaus smegenys. Pagrindiniai jo elementai – neuronai – turi labai daug ryšių ir ryšių, kurie dažniausiai sugrupuojami į sluoksnius. Kiekvienam neuronų ryšiui priskiriama tam tikra įtakos jėga – svoris. Įvesties duomenys į tinklą pateikiami pirmajam sluoksniui, tada paskirstomi kitiems sluoksniams pagal esamą ryšių svorį. Galutinį rezultatą galima gauti iš paskutinio neuroninio tinklo sluoksnio.
Konvoliucinio neuroninio tinklo mokymas susideda išneuronų jungčių svorio parinkimas, siekiant gauti teisingą rezultatą, atlikus darbą paskutiniame tinklo sluoksnyje. Perdirbamų medžiagų atpažinimo atveju sprendžiamos dvi problemos: segmentavimas – ploto nuotraukoje nustatymas su objektu ir klasifikacija, suprasti, koks tai objektas. Todėl šiuo atveju naudojami du nuosekliai veikiantys neuroniniai tinklai: pirmasis gauna vaizdą kaip įvestį ir išveda rastų objektų kontūrus, o antrasis nuosekliai apdoroja rastus kontūrus ir grąžina kiekvieno kontūro priklausymą tam tikrai klasei. objektų.
Pavyzdžių (vaizdų) rinkinio pateikimas kaip įvestisvadinamas „prižiūrimu mokymusi“. Šiam procesui reikia daug nuotraukų, kuriose reikiami objektai yra apibraukti ir pažymėti etiketėmis. Mokant technologijas perdirbimo mašinoje, reikės surinkti daugiau nei 50 000 objektų vaizdų.
Rodydami daugybę vaizdų „prie įvesties“ irMatuojant jų „išvesties“ kokybę, tinkle galima sukurti ir atrinkti konkrečius neuronus. Jei neuronų atrankos hipotezės pasitvirtina, tinklas apmokomas, tada klaida palaipsniui mažinama. Idealiu atveju tinklas po mokymo turėtų tiksliai atpažinti į jį įkeltus vaizdus ir atpažinti panašius vaizdus.
Atpažinimo niuansai
Suglamžyti plastikiniai buteliai, susuktos aliuminio skardinės, šlapi makulatūra – kaip dirbtinis intelektas suprasti, kurias perdirbamas medžiagas galima perdirbti ir į kokias frakcijas galima suskirstyti?
Mokant dirbtinio intelekto technologijas, svarbu įtrauktižmogiškasis faktorius, nes antrinių žaliavų kraus žmonės, kuriems didžiąja dalimi nerūpės perduodamų atliekų kokybė. Paaiškinkime, kad kokybė čia reiškia išvalytas perdirbamas medžiagas, tinkamas perdirbti.
Turėkite omenyje įvairius scenarijus ir pasiruoškitetechnologiją, kūrėjai tarp atsisiųstų vaizdų pavyzdžių įtraukia tuos pačius „sugadintus“ objektus. Taigi AI gali išmokti atpažinti tuos pačius plastikinius butelius bet kokia jų forma. Pavyzdžiui, butelis turi būdingą dangtelį arba tam tikrą tekstūrą, kuri tvirtinama tinkleliu.
Tiekiamų žaliavų frakcijas lemia išorinės formos, standartai, tekstūros. O pagal saugomus frakcijų svorio kategorijų duomenis galite apskaičiuoti, pavyzdžiui, šlapią makulatūrą.
Ateityje technologija bus apmokyta procesedarbas: kai mato realius žmonių nuomojamus objektus. Operatoriai apdoroja gaunamus naujus duomenis, pasirenka reikiamus vaizdus ir koreguoja tinklą.
AI laikui bėgant tampa universalusįrankis, padedantis optimizuoti įvairias gamybos sritis ir mūsų gyvenimą. Ekologijoje tai yra gebėjimas laiku reaguoti į tam tikras aplinkybes, sumažinti išlaidas ir iki minimumo sumažinti klaidas, kurios gali būti padarytos dėl žmogiškojo faktoriaus darbe.
Tačiau, kaip ir bet kuri kita technologija, dirbtinis intelektas reikalaujaNuolatinis tobulinimas. Taigi perdirbimo surinkimo srityje nuolat vyksta papildomi išmaniųjų įrenginių mokymai. Laikas parodys, kiek dirbtinis intelektas gali pagerinti ekologinius procesus ir pagerinti aplinką pasauliniu mastu. Tačiau jau dabar aišku, kad dirbtinio intelekto naudojimas yra vienas iš veiksmingų žingsnių mūsų žalios ateities link.
Skaityti daugiau:
Prieš 20 metų rastas Blazaras pasirodė esąs ekstremalus objektas
TESS atrado „naują Žemę“: akmeninė planeta su vandeniu yra gyvenamojoje zonoje
Pažiūrėkite į dviejų žvaigždžių susidūrimo pasekmes 1181 m