En este primer blog de una serie de cuatro sobre inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML),
mira qué es y por qué tiene el potencial de transformar el sector del reciclaje y los residuos.
Otros blogs en esta serie incluirán:
• Uso de IA y ML en MRF y para comprender la composición de su material
• Cómo AMCS está desarrollando soluciones de IA y ML para reciclar vehículos
• El futuro de la IA y el ML en el sector del reciclaje.
¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA)?
Esencialmente, la IA implica procesos y algoritmos que pueden replicar algunas habilidades humanas, como
como resolución de problemas y aprendizaje. De alguna manera, la IA ya es mejor en algunas tareas que
humanos como patrones de detección en vastas matrices de datos. Pero no estamos en el punto en el que la IA está
tan talentoso como el cerebro humano, y puede que nunca lo sea.
Cuando se usa en ciertas tareas, la IA puede centrarse en procesos que podríamos encontrar laboriosos o
incapaz de. Por ejemplo, no colocaría a un miembro del personal en su vehículo para verificarlo.
cada artículo en los contenedores que recoges, pero las cámaras y la IA son capaces de esto.
La IA también se utiliza como un término general, por lo que dentro de ella, hay subconjuntos como el aprendizaje automático,
aprendizaje por refuerzo y aprendizaje profundo.
¿Qué es el aprendizaje automático (ML)?
ML es IA que lleva el procesamiento de datos más allá. Aprende al ser entrenado. Le dices a la IA qué es
incorrecto, y luego aprende lo que es correcto usando ML. En el sector del reciclaje, puede ser que
quieren entrenar al ML para que reconozca las botellas de PET. Entonces, lo muestras botellas de HDPE, cartón
cajas, latas de acero, etc. y botellas de PET.
A medida que lo está entrenando, lo más probable es que no siempre reconozca las imágenes de la botella de PET, pero cuando
lo hace bien, confirma que lo es. En el fondo, ML está utilizando modelos matemáticos para
codificarse sobre las propiedades de las botellas de PET hasta que comienza a identificarlas cada vez.
Pero cada vez más, el ML está avanzando para que ya no necesite ser entrenado. Esto sin supervisión
el aprendizaje le permite detectar patrones en los datos y resolver las cosas por sí mismo. Esto es especialmente útil
en conjuntos de datos complejos, donde no hay tendencias obvias que puedan ser vistas por los humanos.
Ejemplos de este tipo de ML son las recomendaciones que puede recibir de Netflix o
YouTube que aprende tus hábitos de visualización y luego sugiere otras cosas que te pueden gustar.
¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?
También hay un tipo de ML llamado aprendizaje por refuerzo, donde aprende de la
entorno en el que se coloca. Esto es útil para la robótica donde el dispositivo está constantemente
Mejorar. En el sector del reciclaje, podría ser que los robots utilicen el aprendizaje por refuerzo en
futuro para recoger contenedores, entendiendo los desafíos que se les presentan, como las puertas,
plantas y árboles o artículos colocados contra el contenedor: todas las cosas con las que los humanos pueden lidiar
fácilmente, pero la robótica actualmente lucha con.
¿Qué es el aprendizaje profundo?
El aprendizaje profundo es una forma de ML donde las redes neuronales artificiales se utilizan para replicar y
superar el análisis humano. Se ha utilizado con fines de traducción, análisis de imágenes médicas
y la ciencia del clima.
Los posibles usos futuros para el aprendizaje profundo podrían incluir la capacidad humana para evaluar
contaminación en las líneas de clasificación o identificación de materiales para que diferentes grados de papel puedan
estar ordenado.
¿Por qué es importante la IA?
Vivimos en una sociedad impulsada por los datos. Eso no es necesariamente solo datos de estructura, como números.
en una hoja de cálculo, pero también datos cada vez más desestructurados, como imágenes y tweets.
Esto significa que la IA se está utilizando para todo, desde el procesamiento de datos hasta los vehículos autónomos.
Como ejemplo, la IA podría usarse para procesar los datos de los clientes, para comprender mejor los residuos.
y el reciclaje generado por los clientes. Se pueden detectar patrones que le permitan ejecutar
su negocio de manera más eficiente, identificando dónde puede tener sentido para usted administrar un alimento
ruta de reciclaje de residuos o papel,
De hecho, nuestro software de optimización de rutas AMCS es una forma de IA, ya que analiza y funciona
el horario óptimo basado en el patrón de los clientes que necesita atender.
Cuando se trata de sus vehículos, es probable que la IA transforme la forma en que se utilizan en el futuro.
años. Ya existen soluciones que pueden predecir los programas de mantenimiento, especialmente cuando
combinado con telemática. (Lea mi blog reciente sobre la reducción de los costos de transporte con
telemática).
Pero es probable que la capacidad de conducción autónoma sea común en los vehículos en el futuro cercano, y la IA es el
la base de esto.
Analizando millones de imágenes, reconociendo y decidiendo datos como el tráfico frente y
a su alrededor, peatones, ciclistas, tal vez incluso un contenedor arrastrado a la carretera por fuertes vientos,
la IA que utiliza sofisticados algoritmos de ML y redes neuronales artificiales decide cómo
operar el vehículo de manera segura y eficiente.
No estamos en el punto en el que la conducción autónoma se utilizará pronto para el reciclaje y los residuos.
gestión, pero es probable que se vuelva normal en los próximos años.
Pero la IA ya está marcando la diferencia para las empresas de reciclaje y gestión de residuos, y
en los próximos artículos, te mostraré cómo.
También analizaré cómo es probable que su negocio sea muy diferente en el futuro gracias a la IA y el ML.
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