Yapay zeka havada, suda, toprakta ve çelikte – TechCrunch

0
15

Araştırma makaleleri, özellikle artık hemen hemen her endüstri ve şirketi etkileyen (ve makale üreten) makine öğrenimi alanında, herkesin hepsini okuyamayacağı kadar hızlı çıkıyor. Bu sütun, en güncel keşiflerden ve makalelerden bazılarını – özellikle yapay zeka ile ilgili ancak bununla sınırlı olmaksızın – toplamayı ve neden önemli olduklarını açıklamayı amaçlamaktadır.

Bu hafta, makine öğrenimine ilişkin birkaç alışılmadık uygulama veya gelişmenin yanı sıra, pandemiyle ilgili analiz yönteminin özellikle alışılmadık bir şekilde reddedilmesini getiriyor.

Bir kimse, federal düzenleyicilerin bu tür şeyler söz konusu olduğunda umutsuzca geride kaldığını varsaydığından, hükümet düzenlemesi alanında makine öğrenimi bulmayı pek ummaz. Bu nedenle, ABD Çevre Koruma Ajansı’nın Stanford’daki araştırmacılarla çevre kurallarını ihlal edenleri algoritmik olarak ortadan kaldırmak için ortaklık kurması sizi şaşırtabilir.

Sorunun kapsamını gördüğünüzde mantıklı geliyor. EPA yetkililerinin, Temiz Su Yasasına uygunluk ile ilgili milyonlarca izin ve gözlemi, örneğin çeşitli endüstrilerden kendi kendine bildirilen kirletici miktarları ve laboratuvarlardan ve saha ekiplerinden bağımsız raporlar gibi şeyleri işlemesi gerekir. Stanford tarafından tasarlanan süreç, hangi tür bitkilerin, hangi alanlarda hangi demografiyi etkileme olasılığının en yüksek olduğu gibi kalıpları izole etmek için bunları sıraladı. Örneğin, kentsel çevrelerdeki atık su arıtımı, kirliliği eksik bildirme ve beyaz olmayan toplulukları riske atma eğiliminde olabilir.

Uygunluk sorusunu sayısal olarak ayrıştırılabilen ve karşılaştırılabilen bir şeye indirgeme süreci, kurumun önceliklerini netleştirmeye yardımcı oldu ve bu teknik, küçük ihlallere sahip daha fazla izin sahibini belirleyebilirken, dikkatleri bir kural olarak hareket eden genel izin türlerinden uzaklaştırabileceğini gösterdi. Birden fazla büyük ihlalci için incir yaprağı.

Bir diğer büyük atık ve masraf kaynağı da hurda metali işlemektir. Birçoğu, işin hala çoğunlukla insanlar tarafından yapıldığı, ayırma ve geri dönüşüm merkezlerinden geçiyor ve tahmin edebileceğiniz gibi, tehlikeli ve sıkıcı bir iş. Eversteel, Tokyo Üniversitesi dışında, süreci otomatikleştirmeyi amaçlayan bir girişimdir, böylece işin büyük bir kısmı insan işçiler devreye girmeden önce yapılabilir.

Resim Kredisi: Eversteel

Eversteel, gelen hurdayı yaklaşık iki düzine kategoriye ayırmak ve saf olmayan (yani, geri dönüştürülemeyen bir alaşım) veya anormal öğeleri kaldırılmak üzere işaretlemek için bir bilgisayar görüntü sistemi kullanır. Hâlâ erken bir aşamadadır, ancak endüstri hiçbir yere gitmiyor ve modellerini eğitmek için herhangi bir büyük veri kümesinin olmaması (çelik işçileri ve görüntülerin verdiği bilgiye göre kendi modellerini yapmak zorundaydılar) Eversteel’e bunun gerçekten bakir bir bölge olduğunu gösterdi. AI için. Şansla, sistemlerini ticarileştirebilecek ve bu büyük ancak teknolojiye aç sektöre girmek için ihtiyaç duydukları fonu çekebilecekler.

Bilgisayarla görmenin alışılmadık ancak potansiyel olarak yararlı bir başka uygulaması da toprak izlemedir, her çiftçinin su ve besin seviyelerini izlemek için düzenli olarak yapması gereken bir görevdir. Otomatikleştirmeyi başardıklarında, oldukça ağır bir şekilde yapılır. Güney Avustralya Üniversitesi ve Bağdat’taki Orta Teknik Üniversitesi’nden bir ekip, şu anda kullanılan sensörlerin, donanımların ve termal kameraların aşırı çalışabileceğini gösteriyor.

Çeşitli ışıklar altında gösterilen toprak kovaları.

Resim Kredisi: UNISA / Orta Teknik Üniversitesi

Şaşırtıcı bir şekilde cevapları, nemi tahmin etmek için toprağın rengini analiz eden standart bir RGB dijital kameradır. Yaratıcılardan biri olan Ali Al-Naji, “Farklı mesafelerde, zamanlarda ve aydınlatma seviyelerinde test ettik ve sistem çok doğruydu” dedi. Endüstri standardı sistemleri karşılayamayanlar için mahsul verimini artırabilecek ucuz ama etkili bir akıllı sulama sistemi yapmak için kullanılabilir (ve kullanılması planlanmaktadır).

CEVAP VER

Lütfen yorumunuzu giriniz!
Lütfen isminizi buraya giriniz