А кто туда зеркало поставил?
Уже и Луну загадили своим мусором.
Уже и Луну загадили своим мусором.
Студенты программисты из Новосибирского государственного технического университета работают над нейросетью, которая уже определяет 8 видов отходов: пластик, стекло, бумага, бытовые отходы и др. В будущем список классов отходов планируют расширить до 30.
На первом этапе разработки такой функции в базу данных загружались изображения различных отходов, которые анализировались и сохранялись в памяти ИИ. Поначалу нейросеть путалась в большом количестве пластиковых и стеклянных форм бутылок, но на данный момент вероятность распознавания класса отходов составляет практически 100%.
Еще одной полезной опцией для пользователей является то, что нейросеть за вас будет отправлять вторсырье переработчику. В программу вы загружаете фото отходов, ИИ определит тип и объем вторсырья, заполнит за вас заявку на вывоз. Также нейросеть подберет компанию, которая принимает такие отходы, а курьер на машине доставит вторсырье на предприятие
На фото запечатлена верхняя ступень японской ракеты H-2A, которая находится на орбите с 2009 года. Снимок был сделан с расстояния всего в несколько сотен метров спутником ADRAS-J. Этот аппарат представляет собой демонстратор, предназначенный для отработки технологий сближения и изучения фрагментов космического мусора, от которых нужно избавиться. На следующем этапе программы к ступени будет отправлен второй космический аппарат, который попытается свести ее с орбиты.
Новосибирский государственный технический университет НЭТИ представил уникальный проект по созданию нейросети для сортировки отходов. Совместно с партнером университет разрабатывает приложение, которое значительно упростит процесс автоматического вывоза отходов.
Команда программистов НГТУ НЭТИ работает над созданием нейросети, способной распознавать тип и объем отходов, а также автоматизированной системы для подбора перевозчика и утилизатора мусора. Проект под названием "ТРЭШ ФО КЭШ" начался с создания платформы для онлайн-отправки отходов на переработку. Теперь уже существует портал, где пользователи могут вручную указать параметры отходов и оставить заявку, а в ближайшее время будет добавлена функция автоматического распознавания мусора.
Для создания модуля с автоматическим распознаванием мусора было принято решение использовать нейронную сеть. Однако самым сложным этапом оказалось обучение нейросети на основе предоставленных примеров, в данном случае — фотографий отходов различных классов. Процесс "обучения" включал поиск и загрузку изображений в базу данных, и продолжался до достижения требуемой точности в определении содержимого на фотографии. В результате длительной работы была создана работоспособная версия нейросети, которая с точностью до 98% может определять восемь самых распространенных классов мусора. В дальнейшем разработчики планируют расширить диапазон работы нейросети минимум до 30 видов вторсырья.
Пользователям приложения будет достаточно сфотографировать отходы, после чего нейросеть определит тип и объем мусора и автоматически внесет данные в заявку. Планируется также добавить рекомендательную систему, которая поможет пользователям быстро найти компанию для утилизации мусора и заказать доставку. Это позволит ускорить и упростить процесс отправки отходов на переработку.
Разработка нейросети для сортировки отходов позволит эффективно использовать ресурсы и сократить количество отходов, направляемых на свалку.
Современные технологии потихоньку добираются до российской провинции, отнимая рабочие места у людей. Раньше чтобы убрать дополнительный мусор возле помойки, приезжала бригада из четырех человек. Теперь это делают двое: один работник мусор кучкует, а второй отправляет его в кузов машины при помощи нехитрого механизма.
Процесс очень похож на игру в автомат, где можно вытащить плющевого зверя. В школьные годы я часто зависал вместе с друзьями у таких автоматов. И не знал, что взращиваю скилы, которые однажды станут полезны во взрослом мире.
В Великобритании используют нейросеть, которая выписывает штрафы за выброшенный мусор🗑
LitterCam обнаруживает выброшенный на дорогу мусор и выписывает автомобилистам штрафы. Пока что нейросеть может определить нарушителя только по номеру автомобиля.
Повадился сосед выбрасывать бутылки из окна, в основном пивные, но однажды вылетели две от водки в разные дни. С помощью приложения считал qr на бутылках, узнал в каком магазине и во сколько их продали, магазин напротив дома, по камере на домофоне посмотрел кто после покупки заходил в подъезд, сделал скрин и показал кассиру, она его узнала. Все, встретил на улице и вразумил, больше не кидает. Т! Технологии.
https://play.google.com/store/apps/details?id=ru.fsrar.antic
Народ, мне одному кажется, что чат gpt это полнейшая херабора, от которой нет толку?