«Лаборатория машинного обучения» намерена создать интеллектуальную систему сортировки мусора. Об этом, как сообщает ТАСС, рассказал генеральный директор названной компании Константин Синани.
Речь идёт об использовании нейросети. Предполагается, что искусственный интеллект позволит осуществлять сортировку бытовых отходов в несколько раз быстрее, нежели это делает человек.
«Мы занимаемся разработкой программно-аппаратного комплекса, включающего в себя вычислитель на основе нейронных сетей, который производит распознавание видов твёрдых бытовых отходов, и манипулятор, необходимый для осуществления перемещения распознанных объектов ТБО. Скорость работы такого манипулятора составит примерно один предмет в секунду. Человек тратит на один предмет шесть-семь секунд», — рассказал господин Синани.
Отмечается, что «Лаборатория машинного обучения» уже разработала базовые алгоритмы распознавания отходов по категориям. В настоящее время компания ищет партнёров из сферы мусоропереработки для адаптации своей системы к реальным условиям.
Опытный образец робота-сортировщика планируется создать в течение года. Предполагается, что предприятия смогут окупать нейросетевую платформу сортировки мусора в течение примерно полутора лет после внедрения.
«Лаборатория машинного обучения» намерена создать интеллектуальную систему сортировки мусора. Об этом, как сообщает ТАСС, рассказал генеральный директор названной компании Константин Синани. Речь идёт об использовании нейросети. Предполагается, что искусственный интеллект позволит осуществлять сортировку бытовых отходов в несколько раз быстрее, нежели это делает человек. «Мы занимаемся разработкой программно-аппаратного комплекса, включающего в себя вычислитель на основе нейронных сетей, который производит распознавание видов твёрдых бытовых отходов, и манипулятор, необходимый для осуществления перемещения распознанных объектов ТБО. Скорость работы такого манипулятора составит примерно один предмет в секунду. Человек тратит на один предмет шесть-семь секунд», — рассказал господин Синани. Отмечается, что «Лаборатория машинного обучения» уже разработала базовые алгоритмы распознавания отходов по категориям. В настоящее время компания ищет партнёров из сферы мусоропереработки для адаптации своей системы к реальным условиям. Опытный образец робота-сортировщика планируется создать в течение года. Предполагается, что предприятия смогут окупать нейросетевую платформу сортировки мусора в течение примерно полутора лет после внедрения.
