ИИ применим в разных сферах нашей жизни, но за последние годы он действительно активно интегрируется в область экологии. На примере одного из направлений, а именно сбора вторсырья, эксперты компании EcoPoint (резидент «Сколково») рассказывают, как искусственный интеллект применяется в области сбора отходов и как его обучать.
Об искусственном интеллекте и его возможностях мы все наслышаны: новости об инновационных разработках, уникальные функции в компьютерах, даже кино просвещает о достижениях этой технологии. Впрочем, ИИ — не такой фантастический инструмент, как нам завещают режиссеры, а эффективная, обучаемая человеком технология.
Коротко об ИИ
Искусственный интеллект — это ряд технологий и алгоритмов, которые способны имитировать некоторые когнитивные функции, присущие человеку. Однако важно понимать, что технология ИИ далека от «супермозга», с которым часто ассоциируют ее. Это все еще просто технология, которая не имеет сознания, не может думать и рассуждать подобно человеку.
Тем не менее, существует ряд задач, которые по когнитивным особенностям близки к человеческому мышлению. Именно их успешно решает искусственный интеллект, и принято их называть «задачами ИИ».
К таким задачам относятся:
- Компьютерное зрение и распознавание объектов: алгоритму можно показать фотографию или видеопоток, из которого программа выберет данные и проведет классификацию.
- Распознавание синтеза речи: алгоритмы преобразовывают речевые сигналы в цифровую информацию, которую программа также классифицирует.
- Работа с потоком разнообразной информации, в том числе данных «естественного языка»: применимо при наличии большой базы данных.
- Поддержка принятия решения: алгоритмы вырабатывают функцию принятия решений.
Все эти задачи — основные направления в реализации элементов ИИ. И все они уже активно интегрируются в нашу повседневную жизнь: от автоматизированных помощников на веб-сайтах до «умных» камер на городских улицах.
ИИ в экологии
ИИ актуален и эффективен для многих отраслей промышленности, развития образования и даже культуры. Но также он существенно влияет на трансформацию сферы экологии.
Уже сейчас на мусороперерабатывающих предприятиях функционируют роботы, которые помогают в сортировке отходов. Технология внедряется в системы мониторинга и анализа воздуха, водоемов и почв. А каждый из нас может встретить «экологичный» ИИ, например, в автоматических пунктах приема вторсырья.
В целом, нельзя выделить какую-то специфику ИИ именно в экологии. С его помощью можно существенно снизить издержки, что важно для любого бизнеса. Так, когда в системе сбора вторсырья реальный человек заменяется на «машину», весь процесс автоматизируется, сокращаются расходы на обслуживание аппаратов.
Как обучать ИИ распознавать вторсырье
Распознавание образов — одна из самых распространенных задач ИИ. Для ее решения больше всего подходят сверточные нейронные сети — модель компьютерной программы, которая наиболее близка тому, как человек в реальности распознает объекты. «Слои» такой сети схожи со слоями сетчатки глаза.
Нейронная сеть — это упрощенная модель работы человеческого мозга. Ее базовые элементы — нейроны — имеют большое количество соединений, взаимосвязей, которые обычно сгруппированы в слои. Каждому соединению нейронов назначается определенная сила воздействия — вес. Входные данные в сеть подаются на первый слой, далее они распространяются на следующие слои в соответствии с текущим весом взаимосвязей. Окончательный результат можно получить с последнего слоя нейронной сети.
Обучение сверточной нейронной сети заключается в подборе веса взаимосвязей нейронов, чтобы в результате ее работы на последнем слое сети получать правильный результат. В случае распознавания вторсырья решаются две задачи: сегментация — определение области на фото с объектом и классификацией, понимание, что это за объект. Поэтому в данном случае используются две последовательно работающие нейронные сети: первая получает на вход изображение и на выходе отдает контуры найденных объектов, а вторая последовательно обрабатывает найденные контуры и возвращает принадлежность каждого контура к определенному классу объектов.
Подача набора примеров (изображений) «на вход» называется «обучением с учителем». Для этого процесса необходимо большое количество фотографий, на которых обведены и подписаны необходимые объекты. При обучении технологии в аппарате приема вторсырья потребуется собрать больше 50 000 изображений объектов.
Показывая большое количество образов «на входе» и измеряя качество их «выхода», можно выстраивать и подбирать уже конкретные нейроны в сети. Если гипотезы по выбору нейронов оказываются верными, сеть обучается, то постепенно происходит минимизация ошибки. В идеале сеть по итогу обучения должна безошибочно распознавать образы, которые были в нее загружены, и определять схожие изображения.
Нюансы распознавания
Смятые пластиковые бутылки, искореженные алюминиевые банки, мокрая макулатура — как ИИ понять, какое вторсырье можно переработать и в какие фракции его определить?
При обучении технологии ИИ важно предусматривать человеческий фактор, ведь загружать вторсырье будут именно люди, которые в большинстве не будут заботиться о качестве сдаваемых отходов. Уточним, что под качеством здесь понимается очищенное вторсырье, которое годится на переработку.
Чтобы иметь в виду разные сценарии и подготовить технологию, разработчики среди загружаемых изображений-образцов включают и те самые «испорченные» объекты. Так, ИИ может обучиться распознавать те же пластиковые бутылки в любых их формах. Например, у бутылки есть характерная крышка или определенная фактура, которые фиксируются сетью.
По внешним формам, стандартам, фактурам определяются фракции сдаваемого сырья. А по заложенным данным весовых категорий фракции можно вычислить, например, мокрую макулатуру.
В дальнейшем технология обучается уже в процессе работы: когда видит реальные объекты, сдаваемые людьми. Операторы обрабатывают поступающие новые данные, выделяют нужные образы и корректируют сеть.
ИИ превращается со временем в универсальный инструмент, который помогает оптимизировать разные сферы производства и нашей жизни. В экологии — это возможность своевременного реагирования на те или иные обстоятельства, сокращения издержек и минимизирования ошибок, который могут быть допущены из-за человеческого фактора в работе.
Однако, как и любая технология, ИИ требует постоянного усовершенствования. Так, в области сбора вторсырья дообучение умных аппаратов происходит регулярно. Насколько же может усовершенствовать экологические процессы и улучшить в глобальном масштабе окружающую среду ИИ, — покажет время. Но уже сейчас ясно, что использование искусственного интеллекта — одна из эффективных ступеней к нашему зеленому будущему.
Читать далее:
Блазар, который нашли 20 лет назад, оказался экстремальным объектом
TESS открыл «новую Землю»: каменная планета с водой находится в обитаемой зоне
Посмотрите на последствия столкновения в 1181 году двух звезд