Todos já ouvimos falar de inteligência artificial e das suas capacidades: notícias sobre desenvolvimentos inovadores,
Brevemente sobre IA
A inteligência artificial é uma gama de tecnologias ealgoritmos que são capazes de imitar algumas funções cognitivas inerentes aos humanos. No entanto, é importante compreender que a tecnologia de IA está longe de ser o “supercérebro” ao qual é frequentemente associada. Ainda é apenas uma tecnologia que não tem consciência, não consegue pensar e raciocinar como uma pessoa.
No entanto, há uma série de tarefas que têm características cognitivas próximas do pensamento humano. Esses são os que são resolvidos com sucesso pela inteligência artificial e geralmente são chamados de “problemas de IA”.
Essas tarefas incluem:
- Visão computacional e reconhecimento de objetos: Você pode mostrar ao algoritmo um fluxo de foto ou vídeo, a partir do qual o programa selecionará os dados e realizará uma classificação.
- Reconhecimento de síntese de fala: algoritmos convertem sinais de fala em informações digitais, que o programa também classifica.
- Trabalhar com um fluxo de diversas informações, incluindo dados em “linguagem natural”: aplicável quando você tem um grande banco de dados.
- Apoio à Decisão: Algoritmos geram uma função de decisão.
Todas essas tarefas são as principais direções emimplementação de elementos de IA. E todos eles já estão sendo ativamente integrados em nossas vidas diárias: desde assistentes automatizados em sites até câmeras “inteligentes” nas ruas das cidades.
IA na ecologia
A IA é relevante e eficaz para muitas indústrias, para o desenvolvimento da educação e até da cultura. Mas também influencia significativamente a transformação da esfera ambiental.
Já em plantas de processamento de resíduosExistem robôs que ajudam a separar os resíduos. A tecnologia está sendo implementada em sistemas de monitoramento e análise de ar, corpos d’água e solos. E cada um de nós pode encontrar IA “ecologicamente correta”, por exemplo, em pontos de coleta automática de reciclagem.
Em geral, é impossível destacar quaisquer especificidades da IAespecificamente em ecologia. Com sua ajuda, você pode reduzir significativamente os custos, o que é importante para qualquer negócio. Assim, quando uma pessoa real é substituída por uma “máquina” em um sistema de coleta de reciclagem, todo o processo é automatizado e o custo de manutenção dos aparelhos é reduzido.
Como treinar IA para reconhecer recicláveis
O reconhecimento de padrões é um dos maistarefas comuns de IA. A solução mais adequada para este problema são as redes neurais convolucionais - um modelo de programa de computador que mais se aproxima de como uma pessoa reconhece objetos na realidade. As “camadas” dessa rede são semelhantes às camadas da retina.
Uma rede neural é um modelo simplificado de operaçãocérebro humano. Seus elementos básicos – neurônios – possuem um grande número de conexões e relacionamentos, que geralmente são agrupados em camadas. Cada conexão de neurônios recebe uma certa força de influência - peso. Os dados de entrada da rede são fornecidos para a primeira camada e depois distribuídos para as camadas seguintes de acordo com o peso atual dos relacionamentos. O resultado final pode ser obtido na última camada da rede neural.
Treinar uma rede neural convolucional consiste emselecionar o peso das conexões dos neurônios para obter o resultado correto como resultado de seu trabalho na última camada da rede. No caso do reconhecimento de materiais recicláveis, dois problemas são resolvidos: segmentação - determinação da área na foto com o objeto e classificação, entender que tipo de objeto é. Portanto, neste caso, são utilizadas duas redes neurais operando sequencialmente: a primeira recebe uma imagem como entrada e gera os contornos dos objetos encontrados, e a segunda processa sequencialmente os contornos encontrados e retorna o pertencimento de cada contorno a uma determinada classe de objetos.
Enviando um conjunto de exemplos (imagens) “como entrada”chamado de “aprendizagem supervisionada”. Este processo requer um grande número de fotografias nas quais os objetos necessários estão circulados e rotulados. Ao ensinar tecnologia em uma máquina de reciclagem, você precisará coletar mais de 50.000 imagens de objetos.
Ao mostrar um grande número de imagens “na entrada” eAo medir a qualidade de sua “saída”, é possível construir e selecionar neurônios específicos na rede. Se as hipóteses de seleção dos neurônios estiverem corretas, a rede é treinada e o erro é gradativamente minimizado. Idealmente, como resultado do treinamento, a rede deve reconhecer com precisão as imagens que foram carregadas nela e identificar imagens semelhantes.
Nuances de reconhecimento
Garrafas de plástico amassadas, latas de alumínio torcidas, resíduos de papel úmido - como a IA pode entender quais materiais recicláveis podem ser reciclados e em quais frações eles podem ser divididos?
Ao ensinar tecnologia de IA, é importante incluiro fator humano, porque serão as pessoas que carregarão os recicláveis, que em sua maioria não se importarão com a qualidade dos resíduos entregues. Esclareçamos que qualidade aqui significa materiais recicláveis purificados e adequados para processamento.
Para manter diferentes cenários em mente e preparartecnologia, os desenvolvedores incluem esses mesmos objetos “danificados” entre as imagens de amostra baixadas. Assim, a IA pode aprender a reconhecer as mesmas garrafas plásticas em qualquer uma de suas formas. Por exemplo, uma garrafa tem uma tampa característica ou uma determinada textura, que é fixada por uma rede.
As frações das matérias-primas fornecidas são determinadas por formas, padrões e texturas externas. E com base nos dados armazenados nas categorias de peso da fração, é possível calcular, por exemplo, resíduos de papel úmido.
No futuro, a tecnologia é treinada no processotrabalho: quando vê objetos reais alugados por pessoas. Os operadores processam novos dados recebidos, selecionam as imagens necessárias e ajustam a rede.
A IA está se tornando universal ao longo do tempouma ferramenta que ajuda a otimizar diversas áreas da produção e da nossa vida. Em ecologia, é a capacidade de responder em tempo hábil a determinadas circunstâncias, reduzir custos e minimizar erros que possam ser cometidos devido ao fator humano no trabalho.
No entanto, como qualquer tecnologia, a IA requermelhoria contínua. Assim, no domínio da recolha de reciclagem, ocorre regularmente formação adicional de dispositivos inteligentes. O tempo dirá até que ponto a IA pode melhorar os processos ecológicos e melhorar o ambiente à escala global. Mas já está claro que o uso da inteligência artificial é um dos passos eficazes para o nosso futuro verde.
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