Как AI улучшает повседневные устройства

Мир вокруг нас незаметно меняется. В таких местах, как офисы, торговые центры, аэропорты и вокзалы, повседневные устройства становятся всё умнее. То, что раньше было простыми приборами и машинами, теперь учится понимать происходящее вокруг и самостоятельно реагировать.

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

По мере развития этих возможностей искусственный интеллект выходит за пределы исследовательских лабораторий и высокотехнологичных компаний и становится частью повседневной жизни. В результате широкого внедрения AI, согласно рыночным прогнозам, мировые расходы на AI достигнут 632 миллиардов долларов к 2028 году.

В этой статье мы рассмотрим, как AI незаметно улучшает устройства, которыми ты пользуешься каждый день, и как этот прогресс начинает менять то, как мы живём, работаем и взаимодействуем с окружающим миром.

Умные устройства на базе AI становятся новым стандартом#

Благодаря значительному технологическому прогрессу устройства становятся более функциональными. Например, процессоры стали меньше, быстрее и доступнее, что позволяет устройствам самостоятельно выполнять сложные задачи. В сочетании с такими датчиками, как камеры и датчики движения, эти устройства могут собирать информацию, интерпретировать окружающую обстановку и реагировать в реальном времени.

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

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

Когда обработка AI выполняется непосредственно на устройстве, где собираются данные, это называется периферийным AI. Благодаря этому не нужно передавать данные в облако и ждать ответа, что обеспечивает более быструю реакцию, повышенную конфиденциальность и более стабильную работу даже при отсутствии надёжного интернет-соединения.

Благодаря этим преимуществам более 80 процентов компаний уже используют AI в различных аспектах своей деятельности. Этот устойчивый прогресс незаметно превращает повседневные устройства в интеллектуальные системы, на которые мы можем всё больше полагаться.

Основные задачи компьютерного зрения#

Прежде чем перейти к повседневным примерам умных устройств, подробнее рассмотрим некоторые задачи компьютерного зрения, на которые опираются эти приложения:

• Обнаружение объектов: эта задача позволяет устройствам находить и идентифицировать определённые объекты на изображении или видеокадре — например, замечать чашку кофе на столешнице или человека, входящего в комнату.
• Отслеживание объектов: после обнаружения объекта отслеживание позволяет наблюдать за его перемещением в нескольких кадрах, например следить за человеком, проходящим через холл, или контролировать товар, который берут с полки.
• Сегментация экземпляров: эта задача выходит за рамки простого обнаружения объектов, очерчивая точную форму и границы каждого элемента. Это помогает системам различать перекрывающиеся или похожие по форме объекты и особенно полезно в загромождённых местах, например в торговых автоматах или мусорных контейнерах.
• Классификация изображений: она заключается в присвоении метки всему изображению на основе его содержимого, например в определении того, содержит ли фотография перерабатываемые отходы или пищевые остатки в умной системе утилизации.
• Оценка позы: она помогает устройствам понимать положение и ориентацию человеческого тела, определяя ключевые точки, такие как суставы и конечности. Это позволяет создавать такие приложения, как системы обратной связи для фитнеса, или выявлять усталость по позе.

Примеры использования Vision AI в повседневной жизни и устройствах#

Теперь рассмотрим несколько примеров того, как компьютерное зрение и AI используются в устройствах, с которыми ты можешь встречаться каждый день.

Умные устройства делают утилизацию отходов эффективнее#

Каждый из нас хоть раз неуверенно останавливался у мусорного контейнера — допивал напиток или заканчивал перекус и задавался вопросом: «Куда это выбросить?» Стакан можно переработать? Он компостируемый? Это просто мусор? В большинстве случаев приходится угадывать.

Умные мусорные контейнеры помогают упростить это решение. Используя Vision AI, они распознают разные виды отходов и автоматически сортируют их без помощи пользователя.

Такие системы, как TrashBot и Bin-e, используют камеры и компьютерное зрение, чтобы классифицировать такие материалы, как пластик, бумага или пищевые отходы. После идентификации предмет самостоятельно помещается в нужный отсек.

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

Эти умные устройства могут уменьшить количество ошибок при сортировке и повысить эффективность переработки. Некоторые контейнеры даже предоставляют обратную связь в реальном времени с помощью индикаторов или экранов, показывая пользователям, как обрабатываются их отходы. Они также могут отслеживать заполненность каждого отсека и уведомлять персонал, когда приходит время вывоза.

В фоновом режиме умные контейнеры собирают полезные данные о типах и объёмах выбрасываемых отходов. Это помогает организациям лучше понимать свои привычки в обращении с отходами и поддерживает продвижение к целям устойчивого развития.

Интеграция машинного интеллекта в умные холодильники#

Умные холодильники становятся популярной и удобной альтернативой традиционным торговым автоматам, особенно в офисах, спортзалах и общественных пространствах. Вместо ввода кодов или нажатия кнопок достаточно отсканировать QR-код, открыть холодильник и взять нужный товар.

Эти холодильники работают на базе Vision AI. Камеры внутри отслеживают полки, а также то, какие товары берут или возвращают, в реальном времени. Система визуально обнаруживает товары по их форме, размеру и положению, поэтому штрихкоды и датчики веса не нужны.

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

Компьютерное зрение выполняет всю работу в фоновом режиме. Оно помогает точно вести учёт запасов, упрощая операторам пополнение. Отслеживание на основе зрения обеспечивает удобство для пользователей и эффективность для компаний, практически не требуя дополнительных усилий ни от одной из сторон.

Парковка становится быстрее и проще благодаря устройствам на базе AI#

Оплачивать парковку становится проще благодаря AI. На многих общественных и коммерческих парковках умные паркоматы больше не требуют монет, талонов или печатных чеков. Вместо этого они используют компьютерное зрение для распознавания автомобилей и автоматической обработки платежей.

Одной из ключевых технологий здесь является автоматическое распознавание номерных знаков (ANPR). Когда автомобиль въезжает на парковку, камеры фиксируют его номерной знак, а система использует компьютерное зрение и оптическое распознавание символов (OCR) для считывания текста. Благодаря этому физические талоны и ручная регистрация не нужны.

Рис. 4. Обнаружение и считывание номерных знаков в реальном времени с помощью Vision AI.

Эти умные системы ускоряют парковку для водителей и повышают эффективность работы операторов. Они уменьшают количество ошибок, сокращают затраты на обслуживание и улучшают управление парковочными местами. Когда AI берёт на себя основную работу, парковка становится более удобной и организованной.

Компьютерное зрение добавляет индивидуальный подход к кофейным автоматам#

Кофейные автоматы уже несколько десятилетий являются частью повседневной жизни: их можно встретить в офисах и кафе, аэропортах и на автозаправках. Теперь исследователи и технологические компании изучают, как Vision AI может сделать эти устройства умнее и персонализированнее.

Например, умные устройства со встроенными камерами могут снимать лицо пользователя и анализировать такие признаки, как опущенные веки или усталое выражение, чтобы обнаруживать признаки усталости. На основе этого анализа устройство может регулировать крепость кофе: приготовить более лёгкий напиток, если ты выглядишь отдохнувшим, или более крепкий, если ты кажешься уставшим, чтобы помочь тебе почувствовать себя бодрее.

Рис. 5. Устройство использует Vision AI для регулировки крепости чашки кофе по мимике лица.

Преимущества и недостатки умных устройств на базе AI#

AI делает повседневные устройства более умными и интуитивными, предоставляя пользователям различные преимущества. Вот некоторые из ключевых преимуществ, которые эти технологии привносят в повседневную жизнь:

• Удобство: компьютерное зрение позволяет устройствам распознавать пользователей и объекты, уменьшая необходимость в кнопках или ручном вводе и делая взаимодействие более плавным.
• Бесконтактное взаимодействие: в местах, где важна гигиена, например в больницах или заведениях общественного питания, устройства на основе зрения позволяют взаимодействовать с ними без физического контакта.
• Доступность: для пользователей с инвалидностью компьютерное зрение может поддерживать управление жестами, распознавание лица для аутентификации или обнаружение объектов, помогающее в повседневных задачах.

В то же время эти достижения связаны с определёнными сложностями. Вот несколько потенциальных недостатков, которые стоит учитывать при использовании умных устройств на базе AI:

• Проблемы конфиденциальности: поскольку компьютерное зрение часто использует камеры, оно может вызывать опасения по поводу записи или наблюдения, особенно в общих или общественных местах.
• Зависимость от освещения и расположения: для корректной работы системам компьютерного зрения необходимы хорошее освещение и беспрепятственный обзор, что может ограничивать их надёжность в определённых условиях.
• Повышенная сложность: устройства с поддержкой зрения часто требуют более серьёзной технической поддержки, регулярных обновлений программного обеспечения и тщательной калибровки для корректной работы.

Основные выводы#

Устройства, которыми мы пользуемся каждый день, незаметно становятся более функциональными. Благодаря Vision AI они теперь могут видеть, что происходит вокруг, понимать это и быстро реагировать. Это помогает сделать повседневные задачи более быстрыми, простыми и естественными.

AI улучшает инструменты, от которых мы уже зависим, и в результате знакомые устройства работают лучше, требуя от нас меньше усилий. По мере развития этой технологии можно ожидать ещё более плавного и интеллектуального взаимодействия, органично встроенного в повседневную жизнь.

Присоединяйся к нашему активному сообществу и изучай репозиторий на GitHub, чтобы узнать больше о разработке с использованием AI. Если ты хочешь воплотить собственные идеи в области компьютерного зрения, ознакомься с нашими вариантами лицензирования, чтобы начать работу. Также на страницах наших решений можно узнать, как AI в здравоохранении и Vision AI в автомобильной отрасли меняют соответствующие сферы.