Узнайте, как компьютерное зрение способствует устойчивому развитию и отвечает на вопрос о влиянии ИИ на окружающую среду посредством мониторинга и повышения эффективности.
Многие из наших повседневных действий оказывают значительное влияние на окружающую среду. Фактически, около 75 % суши нашей планеты уже преобразовано в результате деятельности человека. Это способствует возникновению таких проблем, как глобальное потепление, утрата биоразнообразия и загрязнение окружающей среды.
Одним из основных факторов, влияющих на эту ситуацию, является растущая потребность в энергии. По мере роста населения и спроса на жилье, транспорт и товары растет и потребность в энергии.
В конечном итоге это приводит к увеличению углеродного следа, что оказывает дополнительное давление на воздух, воду и другие природные ресурсы и делает экологическую устойчивость ключевым приоритетом для бизнеса и политиков. Чтобы лучше понимать и управлять этим воздействием, промышленность и правительства все чаще обращаются к передовым технологиям, таким как искусственный интеллект.
Например, компьютерное зрение, отрасль искусственного интеллекта, которая позволяет машинам интерпретировать визуальную информацию из изображений и видео, используется для мониторинга экосистем и оценки воздействия крупномасштабных операций на окружающую среду.
В частности, модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11 и готовящаяся к выпуску Ultralytics , поддерживают такие задачи, как обнаружение объектов и сегментация экземпляров. Эти возможности позволяют командам легко выявлять и track в природной среде, такие как загрязнение, накопление отходов или изменения в растительном покрове. Благодаря раннему выявлению проблем они могут принять меры для предотвращения последствий для окружающей среды.
.webp)
В этой статье мы рассмотрим, как Vision AI и другие технологии искусственного интеллекта помогают контролировать и защищать окружающую среду. Приступим!
Важность эффективных и ответственных решений в области искусственного интеллекта
Прежде чем углубиться в то, как ИИ может быть использован для создания экологичных решений, давайте более подробно рассмотрим, как ответственное развитие ИИ влияет на окружающую среду.
Хотя системы искусственного интеллекта способны улучшить устойчивость и решить такие проблемы, как изменение климата, обучение моделей искусственного интеллекта и запуск приложений на базе искусственного интеллекта также требуют значительных вычислительных мощностей и энергии. Тщательно управляя этим балансом, можно сократить выбросы углерода, ограничить потребление энергии и минимизировать количество электронных отходов.
Например, рассмотрим систему компьютерного зрения, используемую для мониторинга лесов и track в растительности. Работа такой системы обычно зависит от серверов центров обработки данных, что увеличивает потребление электроэнергии как за счет работы оборудования, так и за счет его охлаждения.
.webp)
Ответственное развитие ИИ направлено на повышение эффективности этих систем. Оптимизированные модели ИИ, управление рабочей нагрузкой и центры обработки данных, работающие на возобновляемых источниках энергии, могут снизить воздействие ИИ на окружающую среду, при этом по-прежнему предоставляя важную информацию.
Различные организации уже видят результаты использования ИИ для поддержки устойчивого развития. Недавний опрос показал, что почти две трети организаций, использующих ИИ для обеспечения устойчивого развития , достигли экономии энергии около 23%. Они также сообщили о значительном сокращении выбросов парниковых газов.
Так как же это работает на практике? Давайте рассмотрим, как компьютерное зрение применяется в реальных усилиях по обеспечению устойчивого развития, чтобы увидеть, как ИИ может принести ощутимые результаты.
Управление энергией и ресурсами может быть сложной задачей, особенно в крупных системах, таких как заводы, офисные здания и центры обработки данных. В таких средах камеры и датчики могут использоваться для мониторинга деятельности и сбора визуальных данных. Затем эти данные могут быть аннотированы для создания наборов данных, которые используются для обучения моделей Vision AI для различных задач.
Интересный пример можно найти в солнечных электростанциях. Эти объекты имеют большие массивы солнечных панелей, и поддержание их эффективной работы важно для производства возобновляемой энергии и сокращения выбросов углерода. Ручная проверка всех панелей на такой большой площади может быть медленной и подверженной ошибкам.
.webp)
Именно здесь может помочь искусственный интеллект, особенно Vision AI. Используя модели, такие как YOLO11 поддерживают обнаружение объектов и сегментацию экземпляров, система технического зрения может контролировать каждую панель, выявляя такие проблемы, как накопление грязи, затенение, трещины или несоосность.
Теперь, когда мы лучше понимаем, как ИИ может способствовать устойчивому развитию, давайте обсудим несколько приложений, которые демонстрируют компьютерное зрение в действии.
Отслеживание крупных экосистем всегда было сложной задачей. Леса, побережья и прибрежные районы занимают огромные площади, а традиционный мониторинг зависит от плановых посещений. Поскольку такие проверки проводятся только периодически, краткосрочные изменения в деятельности диких животных или условиях их обитания часто остаются незамеченными.
Искусственный интеллект может изменить подход к мониторингу. Когда камеры и дроны интегрированы с решениями компьютерного зрения, они могут осуществлять постоянный мониторинг экосистем, а не проводить периодические проверки.
Многие из этих систем могут также работать непосредственно на камерах или дронах, что позволяет проводить анализ изображений и видео на месте. Это снижает потребление энергии и позволяет избежать отправки больших объемов данных на удаленные серверы.
Хорошим примером является морская ветряная электростанция Kaskasi в Европе. Здесь дроны с камерами высокого разрешения track и морских млекопитающих вокруг ветряной электростанции.
Между тем, стационарные камеры и подводные аппараты наблюдают за морской жизнью под поверхностью. Это позволяет командам получать информацию о перемещениях животных и изменениях в окружающей среде и принимать обоснованные решения, сохраняя естественный баланс экосистемы.
Иногда источники выбросов трудно обнаружить с земли. Утечки газа, промышленный дым и накопление тепла могут распространяться на большие площади и оставаться незамеченными во время рутинных проверок. Это затрудняет раннее обнаружение и ограничивает наше понимание того, как выбросы меняются со временем.
С помощью компьютерного зрения выбросы можно отслеживать более точно и в большем масштабе. Модели искусственного интеллекта на основе зрения, такие как YOLO11 использовать для анализа спутниковых или аэрофотоснимков с целью detect признаков, таких как дым, газовые шлейфы или необычные тепловые паттерны.
.webp)
Этот подход применяется климатологами и командами, работающими в области климатических технологий. Они сочетают спутниковые изображения с анализом на основе визуального восприятия для мониторинга метана и других парниковых газов на обширных территориях. Регулярное визуальное отслеживание способствует переходу на чистую энергию и развитию искусственного интеллекта, облегчая сокращение использования ископаемого топлива и глобальных выбросов.
Не все изменения в природе заметны. Некоторые из них происходят с течением времени, например, уменьшение количества деревьев вдоль дороги или распространение засушливых земель по фермам. Эти детали легко упустить из виду, когда они происходят постепенно и на больших площадях.
Компьютерное зрение упрощает detect этих изменений. Модели компьютерного зрения можно использовать для анализа больших массивов спутниковых и аэрофотоснимков и сравнения внешнего вида различных мест в разное время. Вместо того чтобы полагаться на отчеты или ручные проверки, оно использует визуальные подсказки, чтобы показать, где начинают меняться особенности рельефа, растительности или водных объектов.
Например, модели компьютерного зрения могут отображать лесной покров в городах или лесах с помощью сегментации изображений, что помогает определить, где находится растительность и насколько она густая. Сосредоточившись на том, что видно, компьютерное зрение позволяет исследователям понять закономерности, которые дают информацию о возобновляемых источниках энергии, потреблении воды и электростанциях.
Вот некоторые ключевые преимущества использования ИИ, в частности Vision AI, для поддержки устойчивого развития:
Несмотря на то, что Vision AI предоставляет различные преимущества, следует учитывать несколько практических ограничений:
Помимо Vision AI, другие технологии искусственного интеллекта также могут способствовать устойчивому развитию. Вот как они помогают снизить воздействие на окружающую среду и повысить эффективность:
Воздействие искусственного интеллекта на окружающую среду становится важным фактором для обеспечения устойчивого развития. В частности, искусственный интеллект в области зрения позволяет отслеживать изменения в окружающей среде, detect и принимать более разумные решения в отношении использования энергии. Это сокращает количество отходов, оптимизирует потребление энергии и помогает промышленности двигаться к более устойчивому будущему с меньшим воздействием на окружающую среду.
Интересуетесь искусственным интеллектом? Присоединяйтесь к нашему сообществу и узнайте о компьютерном зрении в сельском хозяйстве и Vision AI в автомобилестроении. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования, чтобы начать работу с компьютерным зрением. Посетите наш репозиторий GitHub, чтобы продолжить изучение.
