Vi har alle hørt om kunstig intelligens og dens evner: nyheter om innovative utviklinger,
Kort om AI
Kunstig intelligens er en rekke teknologier ogalgoritmer som er i stand til å imitere noen kognitive funksjoner som er iboende hos mennesker. Det er imidlertid viktig å forstå at AI-teknologi er langt fra "superhjernen" den ofte forbindes med. Det er fortsatt bare en teknologi som ikke har bevissthet, ikke kan tenke og resonnere som en person.
Imidlertid er det en rekke oppgaver som i kognitive egenskaper er nær menneskelig tenkning. Dette er de som er vellykket løst med kunstig intelligens, og de kalles vanligvis "AI-problemer."
Disse oppgavene inkluderer:
- Datasyn og objektgjenkjenning: Du kan vise algoritmen et bilde eller en videostrøm, hvorfra programmet vil velge data og utføre en klassifisering.
- Talesyntesegjenkjenning: Algoritmer konverterer talesignaler til digital informasjon, som programmet også klassifiserer.
- Arbeide med en strøm av forskjellig informasjon, inkludert "naturlige språk"-data: gjelder når du har en stor database.
- Beslutningsstøtte: Algoritmer genererer en beslutningsfunksjon.
Alle disse oppgavene er hovedretningene iimplementering av AI-elementer. Og alle blir allerede aktivt integrert i hverdagen vår: fra automatiserte assistenter på nettsider til "smarte" kameraer i bygatene.
AI i økologi
AI er relevant og effektivt for mange bransjer, utvikling av utdanning og til og med kultur. Men det påvirker også i betydelig grad transformasjonen av miljøsfæren.
Allerede ved avfallsbehandlingsanleggDet finnes roboter som hjelper til med å sortere avfall. Teknologien implementeres i systemer for overvåking og analyse av luft, vannforekomster og jordsmonn. Og hver av oss kan møte «miljøvennlig» AI, for eksempel ved automatiske gjenvinningsstasjoner.
Generelt er det umulig å skille ut noen spesifikasjoner av AIspesielt innen økologi. Med dens hjelp kan du redusere kostnadene betydelig, noe som er viktig for enhver bedrift. Så når en ekte person erstattes av en "maskin" i et resirkuleringsinnsamlingssystem, blir hele prosessen automatisert, og kostnadene for å betjene enhetene reduseres.
Hvordan trene opp AI til å gjenkjenne resirkulerbart materiale
Mønstergjenkjenning er en av de mestvanlige AI-oppgaver. Den mest passende løsningen for dette problemet er konvolusjonelle nevrale nettverk - en dataprogrammodell som er nærmest hvordan en person gjenkjenner objekter i virkeligheten. "Lagene" i et slikt nettverk ligner lagene i netthinnen.
Et nevralt nettverk er en forenklet operasjonsmodellMenneskehjerne. Dens grunnleggende elementer - nevroner - har et stort antall forbindelser og relasjoner, som vanligvis er gruppert i lag. Hver forbindelse av nevroner er tildelt en viss påvirkningskraft - vekt. Inndata til nettverket leveres til det første laget, deretter distribueres det til de neste lagene i henhold til gjeldende vekt av relasjonene. Det endelige resultatet kan hentes fra det siste laget av det nevrale nettverket.
Trening av et konvolusjonelt nevralt nettverk består avvelge vekten av nevronforbindelser for å oppnå riktig resultat som et resultat av arbeidet med det siste laget av nettverket. Ved gjenkjenning av resirkulerbare materialer løses to problemer: segmentering - bestemmelse av området på bildet med objektet og klassifisering, forstå hva slags objekt det er. Derfor, i dette tilfellet, brukes to sekvensielt opererende nevrale nettverk: det første mottar et bilde som en inngang og sender ut konturene til de funnet objektene, og det andre behandler sekvensielt de funnet konturene og returnerer tilhørigheten til hver kontur til en bestemt klasse av gjenstander.
Sende inn et sett med eksempler (bilder) "som input"kalt "overvåket læring". Denne prosessen krever et stort antall fotografier der de nødvendige gjenstandene er sirklet og merket. Når du underviser i teknologi i en resirkuleringsmaskin, må du samle inn mer enn 50 000 bilder av gjenstander.
Ved å vise et stort antall bilder "ved inngangen" ogVed å måle kvaliteten på deres "output", er det mulig å bygge og velge spesifikke nevroner i nettverket. Hvis hypotesene for valg av nevroner viser seg å være riktige, trenes nettverket, så blir feilen gradvis minimert. Ideelt sett, som et resultat av trening, bør nettverket gjenkjenne bildene som ble lastet inn i det nøyaktig og identifisere lignende bilder.
Nyanser av anerkjennelse
Krøllete plastflasker, vridd aluminiumsbokser, vått avfallspapir – hvordan kan AI forstå hvilke resirkulerbare materialer som kan resirkuleres og hvilke fraksjoner det kan deles inn i?
Når du underviser i AI-teknologi er det viktig å inkludereden menneskelige faktoren, fordi det vil være folk som skal laste det resirkulerbare, som for det meste ikke vil bry seg om kvaliteten på avfallet som blir overlevert. La oss presisere at kvalitet her betyr rensede resirkulerbare materialer som egner seg for bearbeiding.
Å ha ulike scenarier i bakhodet og forberede segteknologi, inkluderer utviklerne de samme "skadede" objektene blant de nedlastede prøvebildene. Så AI kan lære å gjenkjenne de samme plastflaskene i alle deres former. En flaske har for eksempel en karakteristisk kork eller en bestemt tekstur, som er festet med et nettverk.
Fraksjonene av tilførte råvarer bestemmes av ytre former, standarder og teksturer. Og basert på lagrede data for brøkvektkategorier kan du beregne for eksempel vått avfallspapir.
I fremtiden trenes teknologien i prosessenarbeid: når han ser ekte gjenstander leid ut av folk. Operatører behandler innkommende nye data, velger de nødvendige bildene og justerer nettverket.
AI blir universell over tidet verktøy som hjelper til med å optimalisere ulike produksjonsområder og livene våre. I økologi er dette evnen til å reagere i tide på visse omstendigheter, redusere kostnader og minimere feil som kan gjøres på grunn av den menneskelige faktoren i arbeidet.
Imidlertid, som all teknologi, krever AIkontinuerlig forbedring. Innen gjenvinningsinnsamling skjer det derfor jevnlig tilleggsopplæring av smarte enheter. Tiden vil vise i hvilken grad AI kan forbedre økologiske prosesser og forbedre miljøet på global skala. Men det er allerede klart at bruk av kunstig intelligens er et av de effektive stegene mot vår grønne fremtid.
Les mer:
Blazar, som ble funnet for 20 år siden, viste seg å være et ekstremt objekt
TESS oppdaget en "ny jord": en steinplanet med vann er i den beboelige sonen
Se på konsekvensene av kollisjonen i 1181 av to stjerner