Нейросеть сортирует мусор | статьи на zarabotok-igra

Сортировка мусора — не особо приятная работа для человека, но очень принципиальная для сохранения окружающей среды. Конкретно такую работу охото сначала передать ботам и цифровым ассистентам. В Сибирском отделении РАН разработали систему автоматической сортировки жестких отходов на базе технологий искусственного ума.

Сделанная учеными установка состоит из сборочного потока, робота-манипулятора и нейронной сети, которая описывает тип пластика с точностью 95%. Камера передает в систему изображение ленты сборочного потока, по которой {перемещается} мусор, нейросеть распознает его разновидности, а бот с пневматическим захватом собирает и складывает определенный тип отходов в нужные контейнеры. В опытнейшем образчике это так именуемый дельта-робот, состоящий из 3-х рычагов, прикрепленных к основанию средством карданных шарниров. Но, по словам разрабов, в принципе исполнительный механизм быть может хоть каким: подобного бота можно поменять, к примеру, пневматической системой.

Экспериментальный эталон сортировщика пластика ученые собрали по заказу компании, которая занимается раздельным сбором жестких отходов и заинтересована в понижении воздействия людского фактора при сортировке стекла, алюминия и пластика. Сортировщик работает достаточно стремительно и может совершать несколько манипуляций за секунду.

Метод умеет распознавать бытовой пластик, емкости от авто масел, банки и остальные виды мусора. Чтоб обучить его буквально различать типы отходов, потребовалось сформировать базу данных с десятками тыщ изображений, так что содержимое баков для пластика и стекла на конвейере прогоняли не один раз.

Лаборатория, где собрали «умного сортировщика», в главном занимается исследовательскими работами потоков воды и газа с применением оптических способов, также современных алгоритмов обработки данных и изображений.

Создатели уже готовятся предложить свою систему наиболее широкому кругу юзеров. Интересно, что типовой состав отходов может различаться зависимо от географии. К примеру, в северных регионах страны в бытовом мусоре встречается больше сплава либо стекла, а в средних широтах бумаги больше, чем на севере либо юге. Потому систему будет нужно учить на новейших данных, подстраиваясь под определенные задачки и состав отходов. Не считая того, в системе предусмотрена возможность расставить ценности, задав тип отходов, владеющий большей ценностью.

Источник: osp.ru

Добавить комментарий