Как ИИ улучшает повседневные устройства

Мир вокруг нас незаметно меняется. В офисах, торговых центрах, аэропортах и на вокзалах привычные устройства и машины становятся умнее. Раньше они просто выполняли заданные функции, а теперь учатся понимать, что происходит вокруг, и самостоятельно реагировать.

Эти преобразования обусловлены развитием искусственного интеллекта (AI), особенно решений на основе компьютерного зрения. Vision AI позволяет машинам интерпретировать визуальные данные с камер и обрабатывать их в реальном времени, распознавая людей, объекты и даже происходящие действия.

По мере развития этих возможностей искусственный интеллект выходит за пределы исследовательских лабораторий и высокотехнологичных компаний и становится частью повседневной жизни. В связи с повсеместным внедрением ИИ аналитики прогнозируют, что к 2028 году мировые расходы на ИИ достигнут 632 миллиардов долларов.

В этой статье мы расскажем, как ИИ незаметно совершенствует машины, которыми мы пользуемся каждый день, и как эти изменения уже начинают влиять на то, как мы живем, работаем и взаимодействуем с окружающим миром.

Умная бытовая техника на базе ИИ становится нормой#

Благодаря значительному развитию технологий машины становятся всё функциональнее. Например, процессоры стали меньше, быстрее и доступнее, что позволяет машинам самостоятельно выполнять сложные задачи. В сочетании с датчиками, такими как камеры и датчики движения, машины могут собирать информацию, интерпретировать окружающую обстановку и реагировать в реальном времени.

Компьютерное зрение играет здесь ключевую роль: оно позволяет машинам визуально воспринимать окружающую среду и соответствующим образом реагировать. Модели компьютерного зрения, например Ultralytics YOLO11, поддерживающие такие задачи, как обнаружение объектов и сегментация экземпляров, помогают быстро и точно распознавать людей, объекты и действия.

Рис. 1. Пример сегментации объектов на изображении с помощью Ultralytics YOLO11.

Если ИИ обрабатывает данные непосредственно на устройстве, где они собираются, это называется периферийным ИИ. В таком случае не нужно передавать данные в облако и ждать ответа: устройство реагирует быстрее, обеспечивает более высокий уровень конфиденциальности и работает надежнее даже при слабом интернет-соединении.

Сейчас более 80 процентов компаний используют ИИ в той или иной сфере своей деятельности. Этот стабильный прогресс незаметно превращает бытовые приборы в интеллектуальные отзывчивые системы, на которые мы можем всё больше полагаться.

Основные задачи компьютерного зрения#

Прежде чем перейти к повседневным примерам умных машин, рассмотрим подробнее некоторые задачи компьютерного зрения, на которых основаны эти приложения:

• Обнаружение объектов: эта задача позволяет машинам находить и распознавать определённые объекты на изображении или кадре видео, например замечать чашку кофе на столешнице или человека, входящего в комнату.
• Сегментация экземпляров: эта задача не просто обнаруживает объекты, а обводит точную форму и границы каждого из них. Это помогает системам различать перекрывающиеся объекты или объекты похожей формы, что полезно в загромождённых местах, например в торговых автоматах или мусорных баках.
• Классификация изображений: задача состоит в том, чтобы присвоить всему изображению метку с учётом его содержимого, например определить, есть ли на фотографии перерабатываемые отходы или пищевые остатки в интеллектуальной системе утилизации.
• Оценка позы: помогает машинам определять положение и ориентацию человеческого тела, распознавая ключевые точки, такие как суставы и конечности. Это позволяет создавать, например, системы с рекомендациями по тренировкам или выявлять усталость по позе человека.
• Отслеживание объектов: после обнаружения объекта система отслеживает его перемещение между кадрами — например, следит за человеком, проходящим через холл, или за товаром, который берут с полки.

Примеры применения компьютерного зрения в повседневной жизни и работе машин#

Теперь рассмотрим несколько примеров того, как компьютерное зрение и ИИ применяются в машинах, с которыми ты можешь сталкиваться каждый день.

Умные машины помогают эффективнее утилизировать отходы#

Каждый из нас хоть раз задумывался у мусорного контейнера: допив напиток или доев перекус, мы спрашивали себя: «Куда это выбросить?» Стакан перерабатывается? Компостируется? Или это просто мусор? Чаще всего приходится гадать.

Умные мусорные баки помогают упростить сортировку отходов. Используя Vision AI, такие баки распознают разные виды мусора и автоматически сортируют предметы без участия пользователя.

Такие системы, как TrashBot и Bin-e, используют камеры и компьютерное зрение, чтобы классифицировать материалы, например пластик, бумагу или пищевые отходы. После распознавания предмет автоматически помещается в нужный отсек.

Рис. 2. Умные контейнеры могут автоматически сортировать отходы с помощью компьютерного зрения.

Такие умные машины сокращают количество ошибок при сортировке отходов и повышают эффективность. Некоторые контейнеры даже дают обратную связь в реальном времени с помощью индикаторов или экранов, показывая пользователям, как обрабатываются отходы. Кроме того, они отслеживают заполненность каждого отсека и сообщают персоналу, когда пора его опустошить.

Умные контейнеры собирают полезные данные о видах и количестве выбрасываемых отходов. Это помогает организациям лучше понимать привычки людей и добиваться целей в области устойчивого развития.

Интеграция машинного интеллекта в умные холодильники#

Умные холодильники становятся популярной и удобной альтернативой традиционным торговым автоматам, особенно в офисах, спортзалах и других общественных пространствах. Вместо того чтобы вводить код или нажимать кнопки, достаточно отсканировать QR-код, открыть холодильник и взять нужное.

В этих холодильниках используется Vision AI. Камеры внутри следят за полками и в реальном времени отслеживают, какие продукты берут и возвращают. Система визуально распознаёт продукты по их форме, размеру и расположению, поэтому штрихкоды и датчики веса не нужны.

Рис. 3. Пример умного холодильника с компьютерным зрением.

Компьютерное зрение выполняет всю работу в фоновом режиме. Оно помогает точно учитывать товары и упрощает пополнение запасов для операторов. Отслеживание на основе компьютерного зрения удобно для пользователей и эффективно для компаний, причем обеим сторонам почти не приходится прилагать дополнительных усилий.

Быстрая и удобная парковка с устройствами на базе ИИ#

Благодаря ИИ оплачивать парковку становится проще. На многих общественных и коммерческих парковках умные паркоматы больше не принимают монеты, не выдают билеты и бумажные чеки. Вместо этого они используют компьютерное зрение, чтобы распознавать автомобили и автоматически обрабатывать оплату.

Ключевая технология здесь — автоматическое распознавание номерных знаков (ANPR). Когда автомобиль въезжает на парковку, камеры снимают его номерной знак, а система использует компьютерное зрение и оптическое распознавание символов (OCR), чтобы прочитать текст. Благодаря этому не нужны бумажные билеты и ручная регистрация.

Рис. 4. Обнаружение и распознавание номерных знаков в реальном времени с помощью компьютерного зрения.

Такие умные системы ускоряют парковку для водителей и повышают эффективность работы операторов. Они сокращают число ошибок, уменьшают расходы на обслуживание и помогают эффективнее управлять парковочными местами. Благодаря ИИ парковка становится проще и удобнее.

Компьютерное зрение добавляет индивидуальный подход к кофемашинам#

Кофемашины уже десятилетиями стали частью повседневной жизни: они встречаются повсюду — в офисах и кафе, аэропортах и на автозаправках. Сейчас исследователи и технологические компании изучают, как Vision AI может сделать эти устройства умнее и персонализированнее.

Например, умные машины со встроенными камерами могут снимать лицо пользователя и анализировать такие особенности, как опущенные веки или усталое выражение лица, чтобы выявить признаки усталости. По результатам анализа машина регулирует крепость кофе: готовит более легкий напиток, если пользователь выглядит отдохнувшим, или более крепкий, если он кажется уставшим, чтобы помочь ему взбодриться.

Рис. 5. Машина использует компьютерное зрение, чтобы регулировать крепость кофе по выражению лица.

Преимущества и недостатки умной бытовой техники на базе ИИ#

ИИ делает бытовую технику умнее и удобнее, принося пользователям множество преимуществ. Вот некоторые ключевые плюсы таких технологий в повседневной жизни:

• Удобство: компьютерное зрение позволяет бытовым приборам распознавать пользователей и предметы, сокращая необходимость в кнопках и ручном вводе и делая взаимодействие естественнее.
• Бесконтактное взаимодействие: в местах, где важна гигиена, например в больницах или предприятиях общественного питания, устройства с компьютерным зрением позволяют взаимодействовать без физического контакта.
• Доступность: для людей с инвалидностью компьютерное зрение позволяет управлять устройствами жестами, проходить аутентификацию по лицу или распознавать предметы, чтобы помогать в повседневных делах.

Вместе с тем у этих технологий есть и свои сложности. Вот несколько потенциальных недостатков умной бытовой техники на базе ИИ, которые стоит учитывать:

• Проблемы конфиденциальности: поскольку компьютерное зрение часто использует камеры, оно может вызывать опасения по поводу съёмки и наблюдения, особенно в общих или общественных местах.
• Зависимость от освещения и расположения: для корректной работы систем компьютерного зрения нужны хорошее освещение и четкий обзор, поэтому в некоторых условиях их надежность может быть ограничена.
• Повышенная сложность: устройства с компьютерным зрением часто требуют более квалифицированной технической поддержки, регулярного обновления ПО и тщательной калибровки для корректной работы.

Главные выводы#

Машины, которыми мы пользуемся каждый день, незаметно становятся функциональнее. Благодаря Vision AI они могут видеть, что происходит вокруг, понимать происходящее и быстро реагировать. Это помогает выполнять повседневные задачи быстрее, проще и естественнее.

ИИ расширяет возможности инструментов, на которые мы уже полагаемся, и в результате привычные машины работают лучше, требуя от нас меньше усилий. По мере развития этой технологии мы можем ожидать ещё более интеллектуального взаимодействия в повседневной жизни.

Присоединяйся к нашему активному сообществу и изучи репозиторий на GitHub, чтобы узнать больше о разработке решений на базе ИИ. Если ты хочешь воплотить собственные идеи в области компьютерного зрения, ознакомься с вариантами лицензирования и начни работу. На страницах решений также можно узнать, как ИИ в здравоохранении и компьютерное зрение в автомобильной отрасли уже меняют эти сферы.