Новости

Ученые из Дании обучили нейросеть различать все основные виды «бытовых» и инженерных пластмасс для сортировки и переработки.

Авторы новой работы из Орхусского университета в Дании разработали новый метод, который позволяет распознавать 12 разных видов пластика.

Аналоги, которые обучены определять разные виды пластика за несколько секунд используют такие показатели, как разница в плотности. Но такой простой подход работает не всегда и приходится прибегать к ИК-спектроскопии, которая позволяет определять некоторые виды пластмасс при движении материала по конвейерной ленте. Авторы новой работы заявили, что их подход работает с большим числом полимеров и с более высокой точностью.

Для распознавания исследователи использовали данные гиперспектральной съемки в ИК-диапазоне. Дальше информацию анализирует искусственный интеллект, который обучили выявлять сигнал, соответствующий ключевым видам пластмасс: полиэтилену, полипропилену, полиэтилентерефталату (ПЭТ), поливинилхлориду (ПВХ), полистиролу и так далее. Всего система различает 12 видов пластмасс.

«Благодаря этой технологии мы можем увидеть различия между всеми распространенными типами пластика для потребительских товаров и некоторыми высокопроизводительными видами. Мы можем даже заметить разницу между полимерами, состоящими из одинаковых строительных блоков, но образующими разную структуру», - рассказывает Могенс Хиндж, автор работы.

В результате система различает разные виды пластика с точностью до 96%. Отмечается, что алгоритм успешно прошел пилотные испытания.

Весной 2022 года начнется тестовое развертывание системы на местных предприятиях по переработке отходов, принадлежащих компаниям PLASTIX и Dansk Affaldsminimering Aps, - пишет hightech.fm.

Ученые Томского политехнического университета и Тегеранского политехнического университета повели совместные исследования по инновационному способу преобразования радиометрических и магнитометрических данных горнорудного месторождения, которые позволяют получить региональную геологическую оценку распространения полезных ископаемых.

Профессор и научный сотрудник Оксфордского университета пригласили на конференцию искусственный интеллект. Темой дискуссии в Оксфордском союзе стала этика ИИ. Но ответ алгоритма ошеломил даже самих разработчиков.

Новая модель машинного обучения, разрабатываемая инженерами МТИ, поможет роботам выполнять многоступенчатые задачи.

Ученые из медицинского колледжа Джорджии создали свой метод анализа изображений, который показывает, как клетки изменяются в результате болезни.

Корпорация Google заявила о начале работы над созданием комплексных нейросетей. Они, по словам разработчиков, смогут одновременно работать над решением тысяч или даже миллионов разных тасков одновременно. Проект получил название Pathways.

Ученые из США показали автономного робота под названием Laserweeder. Это устройство, которое передвигается по сельскохозяйственным полям и убивает сорняки лазером. Для определения вредных растений оно использует камеры на основе искусственного интеллекта (ИИ).

Исследователи из США представили автономного сельскохозяйственного робота, который уничтожает 100 тыс. сорняков в час лазером.

 «Мы хотели выяснить, есть ли быстрый способ, который улучшит результаты в области сельского хозяйства, — отметили исследователи. — Мы сразу поняли, что это можно сделать с помощью мощных энергетическим систем — лазеров. Это способ доставки направленной энергии, который можно использовать для уничтожения сорняков. Мы добавили к этому технологию компьютерного зрения и глубокого обучения — это позволило нам в режиме реального времени определить, что нужно уничтожить, а что оставить».

Исследователи также добавили, что с каждым годом уничтожать сорняки традиционным методом все сложнее — устойчивые к гербицидам сорта выживают, что вынуждает производителей выпускать все более мощные химикаты. Это влияет на здоровье фермеров — такие химикаты, как глифосат вызывают рак, а паракват — болезнь Паркинсона. Химикаты также оказывают серьезное влияние на здоровье почвы.

Новую технологию собрали в устройстве, которое весит почти 4535 килограмм. На нее установили 150-ваттные лазеры, которые обычно используют для резки металла, они могут стрелять 20 раз в секунду. Устройство работает с помощью 12 камер высокого разрешения, подключенных к системам искусственного интеллекта. Они могут отделять полезные растения от сорняков.

Laserweeder управляет собой с помощью компьютерного зрения, находя борозды на полях, определяя местоположение с помощью GPS и обнаруживая препятствия с помощью LIDAR. Она движется со скоростью 8 км/ч и может очистить 60 тыс. км за день.

Для перемещения между полями или выполнения сложных действий устройству потребуется вмешательство человека. Фермеры могут установить геозону с GPS-координатами, за пределы которой машина не будет выезжать. Робот также работает в течение всей ночи — для этого он использует мощные лампы, которые позволяют определять сорняки даже ночью, - пишет hightech.fm.

Специалист в области искусственного интеллекта, основатель Центра совместимого с человеком ИИ при Калифорнийском университете в Беркли профессор Стюарт Рассел заявил, что его коллеги «напуганы» собственными успехами в этой сфере и сравнил прогресс в развитии ИИ с созданием атомной бомбы. Почти все эксперты считают, что еще в этом веке будут изобретены машины, превосходящие человека по интеллекту.

Исследователи из Медицинской школы Икана создали ИИ, который находит малейшие признаки сердечной недостаточности.

Международная дипломатия традиционно опиралась на умение вести переговоры, использовать скрытые каналы коммуникации и личную харизму. Но наступает новая эра, в которой все более значимую роль станут играть бесстрастные алгоритмы и математические модели. Так считает сооснователь первого в мире центра дипломатических наук Михаэль Абмюль, бывший госсекретарь Швейцарии по иностранным делам. Он уже применял алгоритмы во время переговоров о присоединении своей страны к Шенгенскому соглашению, а также они сыграли ключевую роль в достижении ядерной сделки с Ираном.