Взгляд на то, как ИИ улучшает повседневные машины

Мир вокруг нас незаметно меняется. В офисах, торговых центрах, аэропортах и на вокзалах привычные машины становятся всё более «умными». То, что раньше было просто набором простых устройств, теперь учится понимать происходящее вокруг и реагировать на него самостоятельно.

Эта трансформация обусловлена искусственным интеллектом (ИИ), в частности с помощью решений на базе компьютерного зрения. Технология Vision AI позволяет машинам интерпретировать визуальные данные с камер и обрабатывать их в реальном времени, распознавая людей, объекты и даже действия по мере их возникновения.

По мере расширения этих возможностей искусственный интеллект выходит за рамки исследовательских лабораторий и высокотехнологичных компаний, становясь частью повседневной жизни. В результате столь широкого внедрения ИИ рыночные прогнозы предсказывают, что мировые расходы на ИИ достигнут 632 миллиардов долларов к 2028 году.

В этой статье мы рассмотрим, как ИИ незаметно улучшает технику, которой ты пользуешься каждый день, и как этот прогресс начинает менять то, как мы живем, работаем и взаимодействуем с окружающим миром.

Умная бытовая техника на базе ИИ становится новой нормой#

Машины становятся более функциональными благодаря значительным технологическим усовершенствованиям. Например, процессоры стали меньше, быстрее и доступнее, что позволяет машинам самостоятельно справляться со сложными задачами. В сочетании с датчиками, такими как камеры и детекторы движения, эти машины могут собирать информацию, интерпретировать окружающую обстановку и реагировать в реальном времени.

Компьютерное зрение играет здесь ключевую роль. Оно позволяет машинам визуально понимать свое окружение и соответствующим образом реагировать. Модели Vision AI, такие как Ultralytics YOLO11, поддерживающие такие задачи, как обнаружение объектов и сегментация экземпляров, помогают быстро и точно идентифицировать людей, объекты и действия.

Рис. 1. Пример использования Ultralytics YOLO11 для сегментации объектов на изображении.

Когда такая обработка с помощью ИИ происходит непосредственно на устройстве, где собираются данные, это называется краевым ИИ. Это устраняет необходимость передавать данные в облако и ждать ответа, обеспечивая более быстрые реакции, повышенную конфиденциальность и более надежную работу даже при отсутствии стабильного интернет-соединения.

Благодаря этим преимуществам более 80 процентов компаний в настоящее время используют ИИ в различных аспектах своей деятельности. Этот неуклонный прогресс незаметно превращает повседневные приборы в интеллектуальные, отзывчивые системы, на которые мы можем все больше полагаться.

Понимание ключевых задач компьютерного зрения#

Прежде чем мы перейдем к примерам умных машин из повседневной жизни, давай подробнее рассмотрим некоторые задачи компьютерного зрения, на которые опираются эти приложения:

• Обнаружение объектов (Object detection): эта задача позволяет машинам находить и идентифицировать конкретные объекты на изображении или видео, например, заметить кофейную чашку на столе или человека, входящего в комнату.
• Отслеживание объектов (Object tracking): как только объект обнаружен, отслеживание позволяет следить за его перемещением между кадрами, например, сопровождать человека, идущего по вестибюлю, или контролировать товар, который берут с полки.
• Сегментация экземпляров (Instance segmentation): эта задача выходит за рамки простого обнаружения, очерчивая точную форму и границы каждого объекта. Это помогает системам различать перекрывающиеся или похожие по форме предметы, что полезно в условиях загроможденного пространства, например, в торговых автоматах или мусорных баках.
• Классификация изображений: она включает в себя присвоение метки всему изображению на основе того, что на нем находится, например определение того, содержит ли фотография перерабатываемые отходы или пищевые остатки в интеллектуальной системе утилизации.
• Оценка позы (Pose estimation): помогает машинам понимать положение и ориентацию человеческого тела, идентифицируя ключевые точки, такие как суставы и конечности. Это используется в системах фитнес-трекинга или для обнаружения усталости по осанке.

Примеры Vision AI в повседневной жизни и бытовой технике#

Давай рассмотрим несколько примеров того, как компьютерное зрение и ИИ используются в устройствах, которые ты можешь встретить в своей повседневной жизни.

Умные машины делают утилизацию отходов более эффективной#

У всех нас бывал момент сомнения у мусорного бака: допив напиток или доев закуску, ты задумываешься: «Куда это выбросить?». Стакан перерабатываемый? Компостируемый? Или это просто мусор? Чаще всего приходится гадать.

Умные мусорные баки помогают принять это решение проще. Используя Vision AI, они распознают разные типы отходов и автоматически сортируют их без участия пользователя.

Такие системы, как TrashBot и Bin-e, используют камеры и компьютерное зрение для классификации таких материалов, как пластик, бумага или еда. После идентификации предмет автоматически помещается в нужный отсек.

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

Эти умные машины помогают сократить ошибки при переработке и повысить эффективность. Некоторые баки даже предоставляют обратную связь в реальном времени с помощью индикаторов или экранов, показывая пользователям, как обрабатываются их отходы. Они также могут следить за заполнением каждого отсека и уведомлять персонал о необходимости вывоза.

За кадром умные баки собирают полезные данные о типах и количестве выброшенных отходов. Это помогает организациям лучше понимать привычки обращения с отходами и поддерживать прогресс в достижении целей устойчивого развития.

Интеграция машинного интеллекта в умные холодильники#

Умные холодильники становятся популярным и удобным обновлением традиционных торговых автоматов, особенно в таких местах, как офисы, спортзалы и общие зоны. Вместо того чтобы вводить коды или нажимать кнопки, ты можешь просто отсканировать QR-код, открыть холодильник и взять то, что нужно.

Эти холодильники работают на базе Vision AI. Внутренние камеры следят за полками и отслеживают в реальном времени, что было взято или возвращено. Система визуально обнаруживает предметы по их форме, размеру и положению, поэтому штрихкоды или датчики веса не нужны.

Рис. 3. Пример умного холодильника, использующего Vision AI.

Компьютерное зрение берет на себя всю работу «за кулисами». Оно поддерживает точный учет товарных запасов, облегчая операторам пополнение ассортимента. Отслеживание на основе зрения обеспечивает удобство для пользователей и эффективность для бизнеса, практически не требуя дополнительных усилий ни с той, ни с другой стороны.

Быстрая и легкая парковка с помощью устройств на базе ИИ#

Оплата парковки становится проще благодаря ИИ. На многих общественных и коммерческих парковках умные счетчики больше не требуют монет, талонов или бумажных чеков. Вместо этого они используют компьютерное зрение, чтобы распознавать автомобили и автоматически списывать оплату.

Основной технологией за этим стоит автоматическое распознавание номерных знаков (ANPR). Когда автомобиль въезжает на парковку, камеры фиксируют его номерной знак, а система использует компьютерное зрение и распознавание печатного текста (OCR) для чтения текста. Это избавляет от необходимости использовать бумажные билеты или проходить регистрацию вручную.

Рис. 4. Распознавание и чтение номерных знаков в реальном времени с помощью Vision AI.

Эти умные системы делают парковку быстрее для водителей и эффективнее для операторов. Они снижают человеческий фактор, сокращают расходы на обслуживание и позволяют лучше управлять пространством. ИИ берет на себя самую сложную часть, превращая процесс парковки в более плавный и оптимизированный опыт.

Компьютерное зрение добавляет индивидуальный подход в кофемашины#

Кофемашины стали частью повседневной жизни десятилетия назад, их можно найти везде: от офисов и кафе до аэропортов и заправок. Сейчас исследователи и технологические компании изучают, как Vision AI может сделать эти устройства «умнее» и персонализированнее.

Например, умные машины со встроенными камерами могут делать снимок лица пользователя и анализировать такие признаки, как опущенные веки или уставшее выражение лица, чтобы обнаружить признаки утомления. На основе этого анализа машина может отрегулировать крепость кофе, приготовив более легкий напиток, если ты выглядишь отдохнувшим, или более крепкий, если выглядишь уставшим, чтобы помочь тебе взбодриться.

Рис. 5. Машина, которая использует Vision AI для настройки крепости чашки кофе на основе визуальных признаков.

Плюсы и минусы умной бытовой техники на базе ИИ#

ИИ делает повседневную технику умнее и интуитивно понятнее, предлагая ряд преимуществ для пользователей. Вот несколько ключевых достоинств этих технологий в повседневной жизни:

• Удобство: Компьютерное зрение позволяет технике распознавать пользователей и объекты, уменьшая необходимость в кнопках или ручном вводе и делая взаимодействие более бесшовным.
• Бесконтактное взаимодействие: В условиях, где важна гигиена (например, в больницах или общепите), устройства с компьютерным зрением позволяют пользователям взаимодействовать с ними без физического контакта.
• Доступность: Для пользователей с ограниченными возможностями компьютерное зрение может обеспечить управление жестами, аутентификацию по лицу или помощь в выполнении повседневных задач через распознавание объектов.

В то же время эти достижения сопряжены с определенными вызовами. Вот несколько потенциальных недостатков, которые стоит учитывать при использовании умной техники на базе ИИ:

• Проблемы конфиденциальности: поскольку компьютерное зрение часто опирается на камеры, оно может вызывать опасения по поводу записи или мониторинга, особенно в общих или общественных местах.
• Зависимость от освещения и расположения: Системы компьютерного зрения требуют хорошего освещения и четкого обзора для правильной работы, что может ограничивать их надежность в определенных условиях.
• Повышенная сложность: Техника с поддержкой компьютерного зрения часто требует более серьезной технической поддержки, регулярных обновлений ПО и тщательной калибровки для нормального функционирования.

Основные выводы#

Машины, которыми мы пользуемся каждый день, незаметно становятся более совершенными. С помощью Vision AI они теперь могут видеть происходящее вокруг, понимать это и быстро реагировать. Это помогает сделать повседневные дела быстрее, проще и естественнее.

Благодаря тому, что ИИ улучшает инструменты, на которые мы уже полагаемся, в результате получается мир, где привычные машины работают лучше, требуя от нас меньше усилий. По мере того как эта технология продолжает развиваться, мы можем ожидать появления еще более бесшовных, интеллектуальных взаимодействий, вплетенных в ткань повседневной жизни.

Присоединяйся к нашему активному сообществу и изучай репозиторий на GitHub, чтобы узнать больше о разработке с использованием ИИ. Если ты хочешь воплотить в жизнь свои собственные идеи в области компьютерного зрения, ознакомься с нашими вариантами лицензирования, чтобы начать работу. Ты также можешь узнать, как ИИ в здравоохранении и Vision AI в автомобильной промышленности оказывают влияние, посетив страницы наших решений.