Новые возможности в автоматизации пищевой промышленности и науке
Автомобилестроение, производство электроники, машиностроение всегда ищут способ автоматизации повторяющихся задач. В этом посте я хочу упомянуть три сегмента, в которых текущий прогресс в области искусственного интеллекта привел к новым формам автоматизации.
Почему машинное обучение полезно для промышленности? Потому что не все части процесса точны. Товары не всегда выровнены по сетке и не имеют одинакового цвета и формы. Это трудно охватить стандартными визуальными системами.
Вот вам и сила машинного обучения. Нам не нужно добавлять дополнительные правила в нашу технологическую линию. Нам нужно только собрать достаточно изображений реального мира для глубокого обучения. Давайте рассмотрим некоторые интересные примеры использования визуального ИИ в промышленности.
Машинное обучение в сельском хозяйстве
Мы уже видим много новых приложений в этой области. Вокруг беспилотных летательных аппаратов, которые используют камеру для регулярного наблюдения за полями, ходит много слухов. Существуют системы, позволяющие сокращать использование химикатов, рассматривая каждый цветок и опрыскивая только важные. Рассматривая цветок один за другим, он также может предоставить индивидуальные удобрения и пестициды в зависимости от требований каждого растения. Мы не могли себе представить, что это возможно на больших территориях 5 лет назад.
Из-за огромных сельскохозяйственных угодий мы часто видим передвижные устройства с камерами. Эти камеры можно использовать для различных типов наблюдения.
Фермеры могут настраивать полив не только в соответствии с прогнозом погоды, но и в режиме реального времени с камеры. Мы можем размещать камеры вокруг поля и обнаруживать людей или животных, чтобы войти в разные зоны. Машинное обучение можно использовать для обнаружения присутствия различных типов насекомых и автоматического запуска действий. Что, если мы направим камеру на растения и будем собирать изображения их роста каждый сезон? Затем мы можем предсказать будущую прибыль на ранней стадии.
Vize.ai поддерживает эти идеи важной особенностью. Имея всего несколько обучающих изображений, люди могут начать отслеживать то, что для них важно. Все просто и легко в использовании. Людям не нужно ждать, пока компании поймут их боль.
Подробнее о применении ИИ в сельском хозяйстве вы можете прочитать здесь.
Машинное обучение в пищевой промышленности
«По оценкам Продовольственной и сельскохозяйственной организации Объединенных Наций, к 2050 году для обеспечения продовольствием девятимиллиардного населения мира потребуется 70-процентное увеличение производства продуктов питания».
В этом случае нам нужно ответственно распределять пищу и минимизировать ее трату. В этой статье мы можем прочитать о том, как ИИ помогает сортировать пищевые ресурсы, прежде чем мы начнем их перерабатывать. Сортировка сырья перед обработкой приводит к меньшему количеству отходов при переработке пищевых продуктов.
Фаст-фуды могут использовать машинное обучение и набор камер, чтобы определить, сколько еды нужно приготовить в любое время дня. Это снова приводит к меньшему количеству отходов.
Я также вижу значительные возможности в понимании отходов, образующихся в результате деятельности человека. Такие приложения, как умные мусорные баки, могут улучшить ваши покупательские привычки. Избегая покупать продукты, которые всегда оказываются в мусорном баке, вы также можете сохранить природу и деньги. Это связано с тенденцией, которую мы называем IoT (интернет вещей). Ваш холодильник может помочь вам выбрать правильную еду для членов семьи, распознав лица, а также позаботится о сроках годности и старых овощах.
Машинное обучение в зоотехнике
Об этом мы очень любим говорить с нашими клиентами в Vize.ai. В животном мире почти никогда не заканчиваются возможности. Камеры могут помочь в подсчете животных для научных исследований. Некоторые ученые заинтересованы в отслеживании животных. Существуют возможности анализа спутниковых изображений для поиска водных ресурсов или миграции животных. Когда дело доходит до безопасности, можно избежать рисков в конфликтах между людьми и животными, используя небольшую камеру и искусственный интеллект. Я хотел бы написать больше об этом в другом посте.
Резюме
В настоящее время трудно найти сегмент, в котором машинное обучение и ИИ не принесут пользы в будущем. Мне нравится думать об ИИ как о средстве поддержки людей, которые в фоновом режиме работают над чем-то ценным. Мы не осознаем, какую изнурительную работу ежедневно выполняют фермеры и ученые по всему миру, чтобы принести нам что-то столь же общее, как продукты питания и безопасность. Что мы можем сделать для них, так это предоставить инструменты и умные компьютеры, которые облегчат их жизнь.
