Všetci sme počuli o umelej inteligencii a jej schopnostiach: správy o inovatívnom vývoji,
Stručne o AI
Umelá inteligencia je séria technológií a algoritmov, ktoré sú schopné napodobniť niektoré kognitívne funkcie vlastné ľuďom.Je však dôležité pochopiť, že technológia AI je ďaleko od "supermozgu", ktorý sa často spája sStále je to len technológia, ktorá nemá vedomie, nemôžeMyslite a uvažujte ako ľudská bytosť.
Existuje však množstvo úloh, ktoré sú kognitívne podobné ľudskému mysleniu.To sú tie, ktoré umelá inteligencia úspešne rieši a je zvykom nazývať ich "AI úlohy".
Tieto úlohy zahŕňajú:
- Počítačové videnie a rozpoznávanie objektov: algoritmu je možné zobraziť fotografický alebo video stream, z ktorého program vyberieúdaje a klasifikovať.
- Rozpoznávanie syntézy reči: Algoritmy konvertujú rečové signály na digitálne informácie, ktoré program tiež klasifikuje.
- Práca s prúdom rôznych informácií vrátane údajov v „prirodzenom jazyku“: použiteľné, keď máte veľkú databázu.
- Podpora rozhodovania: Algoritmy generujú rozhodovaciu funkciu.
Všetky tieto úlohy sú hlavnými smermi vimplementácia prvkov AI. A všetky sa už aktívne integrujú do nášho každodenného života: od automatických asistentov na webových stránkach až po „inteligentné“ kamery v uliciach miest.
AI v ekológii
AI je relevantná a efektívna pre mnohé odvetvia, rozvoj vzdelávania a dokonca aj kultúru. Ale výrazne ovplyvňuje aj transformáciu environmentálnej sféry.
Už v závodoch na spracovanie odpaduExistujú roboty, ktoré pomáhajú triediť odpad. Technológia sa implementuje do systémov na monitorovanie a analýzu ovzdušia, vodných plôch a pôd. A každý z nás sa s „ekologickou“ AI môže stretnúť napríklad na zberných miestach pre automatickú recykláciu.
Vo všeobecnosti nie je možné vyčleniť žiadne špecifiká AIkonkrétne v ekológii. S jeho pomocou môžete výrazne znížiť náklady, čo je dôležité pre každé podnikanie. Keď je teda skutočná osoba nahradená „strojom“ v recyklačnom zbernom systéme, celý proces sa zautomatizuje a náklady na servis zariadení sa znížia.
Ako vycvičiť AI, aby rozpoznávala recyklovateľné materiály
Rozpoznávanie vzorov je jedným z najviacbežné úlohy AI. Najvhodnejším riešením tohto problému sú konvolučné neurónové siete – model počítačového programu, ktorý sa najviac približuje tomu, ako človek rozpoznáva predmety v skutočnosti. „Vrstvy“ takejto siete sú podobné vrstvám sietnice.
Neurónová sieť je zjednodušený model fungovaniaľudský mozog. Jeho základné prvky – neuróny – majú veľké množstvo spojení a vzťahov, ktoré sú zvyčajne zoskupené do vrstiev. Každému spojeniu neurónov je priradená určitá sila vplyvu – váha. Vstupné dáta do siete sú dodávané do prvej vrstvy, následne sú distribuované do ďalších vrstiev podľa aktuálnej váhy vzťahov. Konečný výsledok je možné získať z poslednej vrstvy neurónovej siete.
Tréning konvolučnej neurónovej siete pozostáva zvýber hmotnosti neurónových spojení s cieľom získať správny výsledok ako výsledok jeho práce na poslednej vrstve siete. V prípade rozpoznávania recyklovateľných materiálov sa riešia dva problémy: segmentácia - určenie plochy na fotografii s predmetom a klasifikácia, pochopiť, o aký druh predmetu ide. Preto sa v tomto prípade používajú dve sekvenčne pracujúce neurónové siete: prvá prijíma obraz ako vstup a vydáva obrysy nájdených objektov a druhá sekvenčne spracováva nájdené obrysy a vracia príslušnosť každého obrysu k určitej triede. objektov.
Odoslanie súboru príkladov (obrázkov) „ako vstup“nazývané „učenie pod dohľadom“. Tento proces si vyžaduje veľké množstvo fotografií, na ktorých sú potrebné predmety zakrúžkované a označené. Pri výučbe technológie na recyklačnom stroji budete musieť nazbierať viac ako 50 000 obrázkov predmetov.
Ukázaním veľkého počtu obrázkov „na vstupe“ aMeraním kvality ich „výstupu“ je možné vybudovať a vybrať špecifické neuróny v sieti. Ak sa ukážu hypotézy pre výber neurónov ako správne, sieť sa natrénuje, potom sa chyba postupne minimalizuje. V ideálnom prípade by ako výsledok školenia mala sieť presne rozpoznať obrázky, ktoré sa do nej načítali, a identifikovať podobné obrázky.
Nuansy uznania
Pokrčené plastové fľaše, skrútené hliníkové plechovky, mokrý odpadový papier – ako môže AI pochopiť, ktoré recyklovateľné materiály možno recyklovať a na aké frakcie sa dajú rozdeliť?
Pri výučbe technológie AI je dôležité zahrnúťľudský faktor, pretože to budú ľudia, ktorí budú nakladať recyklovateľné látky, ktorým väčšinou nebude záležať na kvalite odovzdávaného odpadu. Ujasnime si, že kvalita tu znamená vyčistené recyklovateľné materiály, ktoré sú vhodné na spracovanie.
Aby ste mali na mysli rôzne scenáre a pripravili savývojári zahrnuli medzi stiahnuté vzorové obrázky tie isté „poškodené“ objekty. Umelá inteligencia sa teda môže naučiť rozpoznávať rovnaké plastové fľaše v akejkoľvek podobe. Fľaša má napríklad charakteristický uzáver alebo určitú textúru, ktorá je fixovaná sieťkou.
Frakcie dodávaných surovín sú určené vonkajšími formami, štandardmi a textúrami. A na základe uložených údajov hmotnostných kategórií frakcií môžete vypočítať napríklad mokrý odpadový papier.
V budúcnosti je technológia vyškolená v procesepráca: keď vidí skutočné predmety prenajímané ľuďmi. Operátori spracujú prichádzajúce nové dáta, vyberú potrebné obrázky a upravia sieť.
AI sa postupom času stáva univerzálnymnástroj, ktorý pomáha optimalizovať rôzne oblasti výroby a našich životov. V ekológii je to schopnosť včas reagovať na určité okolnosti, znižovať náklady a minimalizovať chyby, ku ktorým môže dôjsť v dôsledku ľudského faktora pri práci.
Avšak, ako každá technológia, aj AI vyžadujeneustále zlepšovanie. V oblasti recyklačného zberu tak pravidelne dochádza k doškoľovaniu inteligentných zariadení. Čas ukáže, do akej miery dokáže AI zlepšiť ekologické procesy a zlepšiť životné prostredie v globálnom meradle. Už teraz je ale jasné, že využitie umelej inteligencie je jedným z efektívnych krokov k našej zelenej budúcnosti.
Čítaj viac:
Blazar, ktorý sa našiel pred 20 rokmi, sa ukázal ako extrémny objekt
TESS objavil „novú Zem“: kamenná planéta s vodou je v obývateľnej zóne
Pozrite sa na následky zrážky dvoch hviezd v roku 1181