Yapay zekayı ve yeteneklerini hepimiz duymuşuzdur: yenilikçi gelişmelerle ilgili haberler,
AI hakkında kısaca
Yapay zeka bir dizi teknolojidir veİnsanlarda bulunan bazı bilişsel işlevleri taklit edebilen algoritmalar. Ancak yapay zeka teknolojisinin sıklıkla ilişkilendirildiği "süper beyin"den çok uzak olduğunu anlamak önemlidir. Hala bilinci olmayan, insan gibi düşünemeyen ve akıl yürütemeyen bir teknolojidir.
Ancak bilişsel özellikler bakımından insan düşüncesine yakın olan bir takım görevler vardır. Bunlar yapay zeka tarafından başarılı bir şekilde çözülebilen sorunlardır ve bunlara genellikle "Yapay Zeka sorunları" adı verilir.
Bu görevler şunları içerir:
- Bilgisayarla görme ve nesne tanıma: Algoritmaya, programın veri seçeceği ve sınıflandırma gerçekleştireceği bir fotoğraf veya video akışı gösterebilirsiniz.
- Konuşma sentezi tanıma: algoritmalar, konuşma sinyallerini programın da sınıflandırdığı dijital bilgilere dönüştürür.
- "Doğal dil" verileri de dahil olmak üzere çeşitli bilgi akışıyla çalışma: Büyük bir veritabanınız olduğunda uygulanabilir.
- Karar Desteği: Algoritmalar bir karar fonksiyonu üretir.
Bütün bu görevler ana yönlerdir.AI öğelerinin uygulanması. Web sitelerindeki otomatik asistanlardan şehrin sokaklarındaki "akıllı" kameralara kadar bunların hepsi halihazırda aktif olarak günlük yaşamlarımıza entegre ediliyor.
ekolojide AI
Yapay zeka birçok endüstri, eğitimin ve hatta kültürün gelişimi için geçerli ve etkilidir. Ancak aynı zamanda çevresel alanın dönüşümünü de önemli ölçüde etkiliyor.
Zaten atık işleme tesislerindeAtıkların ayrıştırılmasına yardımcı olan robotlar var. Teknoloji, havayı, su kütlelerini ve toprağı izlemeye ve analiz etmeye yönelik sistemlerde uygulanıyor. Ve her birimiz, örneğin otomatik geri dönüşüm toplama noktalarında "çevre dostu" yapay zekayla tanışabiliriz.
Genel olarak yapay zekanın herhangi bir özelliğini ayırmak imkansızdırözellikle ekolojide. Onun yardımıyla, herhangi bir işletme için önemli olan maliyetleri önemli ölçüde azaltabilirsiniz. Böylece, bir geri dönüşüm toplama sisteminde gerçek bir kişinin yerini bir “makine” aldığında tüm süreç otomatik hale gelir ve cihazların servis maliyeti azalır.
Yapay zekayı geri dönüştürülebilir maddeleri tanıması için nasıl eğitirsiniz?
Desen tanıma en çok kullanılan yöntemlerden biridir.ortak yapay zeka görevleri. Bu soruna en uygun çözüm, bir kişinin gerçekte nesneleri nasıl tanıdığına en yakın bilgisayar programı modeli olan evrişimli sinir ağlarıdır. Böyle bir ağın "katmanları" retinanın katmanlarına benzer.
Sinir ağı basitleştirilmiş bir çalışma modelidirİnsan beyni. Temel unsurları - nöronlar - genellikle katmanlar halinde gruplandırılmış çok sayıda bağlantı ve ilişkiye sahiptir. Nöronların her bağlantısına belirli bir etki gücü - ağırlık - atanır. Ağa giriş verileri ilk katmana sağlanır, daha sonra ilişkilerin mevcut ağırlığına göre sonraki katmanlara dağıtılır. Nihai sonuç, sinir ağının son katmanından elde edilebilir.
Evrişimli bir sinir ağının eğitimi aşağıdakilerden oluşur:ağın son katmanında yaptığı çalışma sonucunda doğru sonucu elde etmek için nöron bağlantılarının ağırlığının seçilmesi. Geri dönüştürülebilir malzemelerin tanınması durumunda iki sorun çözülür: segmentasyon - fotoğraftaki nesnenin bulunduğu alanın belirlenmesi ve sınıflandırılması, ne tür bir nesne olduğunu anlamak. Bu nedenle, bu durumda, ardışık olarak çalışan iki sinir ağı kullanılır: birincisi, girdi olarak bir görüntüyü alır ve bulunan nesnelerin dış hatlarını çıkarır ve ikincisi, bulunan dış hatları sırayla işler ve her bir konturun aitliğini belirli bir sınıfa döndürür. nesnelerin.
Bir dizi örneği (resim) “girdi olarak” göndermek“gözetimli öğrenme” olarak adlandırılıyor. Bu işlem, gerekli nesnelerin daire içine alındığı ve etiketlendiği çok sayıda fotoğraf gerektirir. Bir geri dönüşüm makinesinde teknoloji öğretirken, 50.000'den fazla nesne görüntüsü toplamanız gerekecektir.
“Girişte” çok sayıda görüntü göstererek ve"Çıktılarının" kalitesini ölçerek ağdaki belirli nöronları oluşturmak ve seçmek mümkündür. Nöron seçimine ilişkin hipotezler doğru çıkarsa ağ eğitilir ve hata yavaş yavaş en aza indirilir. İdeal olarak, eğitim sonucunda ağın, kendisine yüklenen görselleri doğru bir şekilde tanıması ve benzer görselleri tanımlaması gerekir.
Tanıma nüansları
Buruşuk plastik şişeler, bükülmüş alüminyum kutular, ıslak atık kağıtlar; yapay zeka hangi geri dönüştürülebilir maddelerin geri dönüştürülebileceğini ve hangi fraksiyonlara bölünebileceğini nasıl anlayabilir?
Yapay zeka teknolojisini öğretirken şunları dahil etmek önemlidir:İnsan faktörü, çünkü geri dönüştürülebilir malzemeleri yükleyecek olanlar, çoğunlukla teslim edilen atığın kalitesini umursamayacak kişiler olacak. Burada kalitenin, işlenmeye uygun, saflaştırılmış, geri dönüştürülebilir malzemeler anlamına geldiğini açıklığa kavuşturalım.
Farklı senaryoları akılda tutmak ve hazırlamakGeliştiriciler, indirilen örnek görsellerin arasına aynı "hasarlı" nesneleri de dahil ediyor. Böylece yapay zeka aynı plastik şişeleri herhangi bir biçimde tanımayı öğrenebilir. Örneğin, bir şişenin karakteristik bir kapağı veya bir ağ ile sabitlenmiş belirli bir dokusu vardır.
Tedarik edilen hammaddelerin oranları dış formlara, standartlara ve dokulara göre belirlenir. Kesirli ağırlık kategorilerinin kayıtlı verilerine dayanarak, örneğin ıslak atık kağıdı hesaplayabilirsiniz.
Gelecekte teknoloji süreç içerisinde eğitiliriş: insanlar tarafından kiralanan gerçek nesneleri gördüğünde. Operatörler gelen yeni verileri işler, gerekli görüntüleri seçer ve ağı ayarlar.
Yapay zeka zamanla evrensel hale geliyorüretimin çeşitli alanlarını ve hayatlarımızı optimize etmeye yardımcı olan bir araç. Ekolojide bu, belirli durumlara zamanında müdahale edebilme, maliyetleri azaltabilme ve işte insan faktöründen dolayı yapılabilecek hataları en aza indirebilme yeteneğidir.
Ancak her teknoloji gibi yapay zeka da gerektirirdevamlı gelişme. Böylece geri dönüşüm toplama alanında akıllı cihazlara yönelik ek eğitimler düzenli olarak verilmektedir. Yapay zekanın ekolojik süreçleri ne ölçüde iyileştirebileceğini ve küresel ölçekte çevreyi ne ölçüde iyileştirebileceğini zaman gösterecek. Ancak yapay zeka kullanımının yeşil geleceğimize yönelik etkili adımlardan biri olduğu zaten açık.
Daha fazla oku:
20 yıl önce bulunan Blazar'ın ekstrem cisim olduğu ortaya çıktı
TESS "yeni bir Dünya" keşfetti: yaşanabilir bölgede su bulunan taş bir gezegen
İki yıldızın 1181'deki çarpışmasının sonuçlarına bakın