Wszyscy słyszeliśmy o sztucznej inteligencji i jej możliwościach: wiadomości o innowacyjnych rozwiązaniach,
Krótko o AI
Sztuczna inteligencja to szereg technologii ialgorytmy zdolne do imitowania niektórych funkcji poznawczych właściwych człowiekowi. Należy jednak zrozumieć, że technologia sztucznej inteligencji jest daleka od „supermózgu”, z którym jest często kojarzona. To wciąż tylko technologia, która nie posiada świadomości, nie potrafi myśleć i rozumować jak człowiek.
Istnieje jednak szereg zadań, które pod względem poznawczym są bliskie myśleniu ludzkiemu. To właśnie te problemy są skutecznie rozwiązywane przez sztuczną inteligencję i zwykle nazywane są „problemami AI”.
Te zadania obejmują:
- Wizja komputerowa i rozpoznawanie obiektów: Możesz pokazać algorytmowi strumień zdjęcia lub wideo, z którego program wybierze dane i przeprowadzi klasyfikację.
- Rozpoznawanie syntezy mowy: algorytmy przekształcają sygnały mowy w informacje cyfrowe, które program również klasyfikuje.
- Praca ze strumieniem różnych informacji, w tym danymi w „języku naturalnym”: ma zastosowanie, gdy masz dużą bazę danych.
- Wspomaganie decyzji: Algorytmy generują funkcję decyzyjną.
Wszystkie te zadania są głównymi kierunkamiwdrożenie elementów AI. Wszystkie z nich są już aktywnie integrowane z naszym codziennym życiem: od automatycznych asystentów na stronach internetowych po „inteligentne” kamery na ulicach miast.
SI w ekologii
Sztuczna inteligencja jest istotna i skuteczna dla wielu branż, rozwoju edukacji, a nawet kultury. Ale znacząco wpływa także na transformację sfery środowiskowej.
Już w zakładach przetwarzania odpadówIstnieją roboty, które pomagają sortować odpady. Technologia jest wdrażana w systemach monitorowania i analizy powietrza, zbiorników wodnych i gleb. A każdy z nas może spotkać się z „ekologiczną” sztuczną inteligencją np. w automatycznych punktach zbiórki surowców wtórnych.
Generalnie nie da się wyróżnić żadnej specyfiki AIkonkretnie w ekologii. Za jego pomocą można znacznie obniżyć koszty, co jest ważne dla każdego biznesu. Tym samym, gdy w systemie zbiórki surowców wtórnych zastępuje się prawdziwą osobę „maszyną”, cały proces zostaje zautomatyzowany, a koszty serwisowania urządzeń zostają obniżone.
Jak wyszkolić sztuczną inteligencję w rozpoznawaniu surowców wtórnych
Rozpoznawanie wzorców jest jednym z najważniejszychtypowe zadania AI. Najbardziej odpowiednim rozwiązaniem tego problemu są splotowe sieci neuronowe – model programu komputerowego najbliższy temu, jak człowiek rozpoznaje obiekty w rzeczywistości. „Warstwy” takiej sieci przypominają warstwy siatkówki.
Sieć neuronowa jest uproszczonym modelem działanialudzki mózg. Jego podstawowe elementy – neurony – posiadają dużą liczbę połączeń i relacji, które zazwyczaj grupowane są w warstwy. Każdemu połączeniu neuronów przypisana jest pewna siła oddziaływania – waga. Dane wejściowe do sieci dostarczane są do pierwszej warstwy, następnie są dystrybuowane do kolejnych warstw zgodnie z aktualną wagą powiązań. Ostateczny wynik można uzyskać z ostatniej warstwy sieci neuronowej.
Uczenie splotowej sieci neuronowej składa się zdobieranie wagi połączeń neuronu w celu uzyskania prawidłowego wyniku w wyniku jego pracy na ostatniej warstwie sieci. W przypadku rozpoznawania surowców wtórnych rozwiązywane są dwa problemy: segmentacja – określenie obszaru na zdjęciu z obiektem oraz klasyfikacja, zrozumienia, jaki to rodzaj obiektu. Dlatego w tym przypadku wykorzystywane są dwie sekwencyjnie działające sieci neuronowe: pierwsza odbiera obraz jako dane wejściowe i wyprowadza kontury znalezionych obiektów, a druga sekwencyjnie przetwarza znalezione kontury i zwraca przynależność każdego konturu do określonej klasy obiektów.
Przesyłanie zestawu przykładów (obrazów) „jako dane wejściowe”zwane „uczeniem się pod nadzorem”. Proces ten wymaga dużej liczby zdjęć, na których zakreślono i oznaczono niezbędne obiekty. Ucząc technologii w maszynie do recyklingu, będziesz musiał zebrać ponad 50 000 zdjęć obiektów.
Pokazując dużą liczbę obrazów „na wejściu” iMierząc jakość ich „wyjścia”, możliwa jest budowa i selekcja konkretnych neuronów w sieci. Jeżeli hipotezy dotyczące doboru neuronów okażą się słuszne, sieć zostaje uczona, wówczas błąd jest stopniowo minimalizowany. Idealnie, w wyniku uczenia, sieć powinna dokładnie rozpoznawać obrazy, które zostały do niej załadowane i identyfikować podobne obrazy.
Niuanse uznania
Zmięte plastikowe butelki, poskręcane puszki aluminiowe, mokra makulatura – jak sztuczna inteligencja może zrozumieć, które surowce wtórne nadają się do recyklingu i na jakie frakcje można je podzielić?
Podczas nauczania technologii AI ważne jest uwzględnienie jejczynnik ludzki, bo to ludzie będą ładować surowce wtórne, a oni w większości nie będą dbali o jakość przekazywanych odpadów. Wyjaśnijmy, że jakość oznacza tutaj oczyszczone materiały nadające się do recyklingu, które nadają się do przetworzenia.
Aby mieć na uwadze różne scenariusze i się przygotowaćtechnologii programiści uwzględniają te same „uszkodzone” obiekty wśród pobranych przykładowych obrazów. Dzięki temu sztuczna inteligencja może nauczyć się rozpoznawać te same plastikowe butelki w dowolnej formie. Przykładowo butelka ma charakterystyczną zakrętkę lub pewną fakturę, która jest umocowana siatką.
Frakcje dostarczanych surowców determinowane są zewnętrznymi formami, standardami i teksturami. A na podstawie zapisanych danych kategorii wagowych frakcji możesz obliczyć np. mokrą makulaturę.
W przyszłości technologia będzie szkolona w tym procesiepraca: kiedy widzi prawdziwe przedmioty wynajmowane przez ludzi. Operatorzy przetwarzają przychodzące nowe dane, wybierają niezbędne obrazy i dostosowują sieć.
Z biegiem czasu sztuczna inteligencja staje się powszechnanarzędzie, które pomaga zoptymalizować różne obszary produkcji i naszego życia. W ekologii jest to umiejętność szybkiego reagowania na określone okoliczności, ograniczania kosztów i minimalizowania błędów, które mogą powstać ze względu na czynnik ludzki w pracy.
Jednak, jak każda technologia, sztuczna inteligencja wymagaciągłe doskonalenie. Dlatego w zakresie zbiórki materiałów do recyklingu regularnie odbywają się dodatkowe szkolenia dotyczące inteligentnych urządzeń. Czas pokaże, w jakim stopniu sztuczna inteligencja może usprawnić procesy ekologiczne i poprawić środowisko w skali globalnej. Ale już jest jasne, że wykorzystanie sztucznej inteligencji jest jednym ze skutecznych kroków w kierunku naszej zielonej przyszłości.
Czytaj więcej:
Odnaleziony 20 lat temu Blazar okazał się obiektem ekstremalnym
TESS odkryła „nową Ziemię”: kamienna planeta z wodą znajduje się w strefie nadającej się do zamieszkania
Spójrz na konsekwencje zderzenia dwóch gwiazd w 1181 roku