Rozmawiamy z Krzysztofem, który zrobił drona wykrywającego śmieci w lesie przy pomocy AI, jak właściwie to zrobił

Krzysztof: W wielkim uproszczeniu dlatego, że sztuczną inteligencję karmi się wieloma widokami runa leśnego i śmieci, uczy się je rozpoznawać, szuka nieprawidłowości.

Krzysztof: Algorytm wykrywania śmieci działa na zasadzie konwolucyjnej sieci neuronowej w architekturze YOLO (You Only Look Once). Taka sieć uczy się rozróżniać obiekty na danych wejściowych podczas działania modelu na zasadzie zbioru treningowego, na który składa się zbiór zdjęć, na których znajdują się tak zwane pola ograniczające, wskazujące na to, gdzie na zdjęciu znajduje się jaki obiekt. 

Dla przykładu: sieć odróżniającą grzyb od śmiecia można nauczyć, zapodając obrazy runa leśnego z grzybami. Wtedy nie dodajemy żadnych pól wskazujących, że na tych zdjęciach znajdują się śmieci. Daje się również obrazy ze śmieciami i grzybami, wskazując na nich lokalizacje śmieci za pomocą pól. 

Krzysztof: Ok, to tak jednym zdaniem: AI trenowane jest na zbiorze treningowym złożonym z obrazów, na którym za pomocą pól ograniczających zaznaczone jest, gdzie dokładnie na obrazie znajdują się śmieci.

Krzysztof: Projekt powstał jako moja praca inżynierska. Na co dzień często odwiedzam pobliskie lasy i zauważam coraz częstsze zostawianie śmieci. Do tego wydaje mi się, że przybywa także nielegalnych wywózek, na przykład z budowy domu lub z gospodarstw domowych.

Krzysztof: Tak, projekt na razie jest skromny, z racji, że wszystko finansowałem we własnym zakresie i robiłem sam na własną rękę, ale stale jest przeze mnie udoskonalany. Zbierane na bieżąco zdjęcia śmieci z lasów mogą być później wykorzystane do poszerzenia zbioru treningowego i ulepszenia modelu, dzięki czemu będzie trafniej wykonywał predykcje.

Krzysztof: Tak.

Krzysztof: Proszę:

Krzysztof: Takim uniwersalnym natchnieniem jest chyba łazik marsjański Perseverance. Jest wyposażony w drona do eksploracji powierzchni Marsa.

Krzysztof: Od dziecka. Gdzieś od końca szkoły podstawowej zacząłem pasjonować się programowaniem, zawsze chciałem robić ciekawe rzeczy z tym związane. I to raczej praktyczne, rozwiązujące problemy innych ludzi, w przeszłości stworzyłem miedzy innymi aplikacje mobilne do wspomagania zażywania lekarstw, czy do sprawdzania ekologicznych produktów w sklepach.

Krzysztof: Zdałem sobie sprawę, że tak naprawdę nie widać żadnego popularnego trendu w wykorzystywaniu robotyki i sztucznej inteligencji w ratowaniu naszej planety przed negatywnym wpływem człowieka na środowisko, a moim zdaniem jest wiele narzędzi, które można wykorzystać już na ten moment.

Jest taka aplikacja "Kanarek", została stworzona przez osobę z mojej uczelni. Myślę, że pomogła ukazać skalę problemu i było to pożyteczne. Chciałem, żeby powstała pierwsza w Polsce mapa podobna do mapy smogowej, żeby każda osoba miała wgląd w to, gdzie znajdują się śmieci, jak bardzo są zanieczyszczone pobliskie lasy. Pokazując ludziom, że to jest naprawdę globalny i poważny problem. Chciałbym też, żeby taka mapa pomogła samorządom w bardziej efektywnym sprzątaniu lasów przy mniejszym wykorzystaniu budżetu, we wcześniejszym wykrywaniu nielegalnych skupisk śmieci oraz wykrywaniu trendów, gdzie najczęściej śmieci się pojawiają.

Krzysztof: Oczywiście taka interakcja użytkownika musiałaby być odpowiednio sprawdzana pod kątem poprawności, ale takie zaangażowanie użytkownika jest czymś, co na pewno chciałbym stworzyć w przyszłości.

Moim zdaniem wykorzystanie dronów i algorytmów detekcji obiektów może być bardziej efektywne niż fotopulapki, może w czasie rzeczywistym przesyłać dane zanieczyszczeń z większych terenów, od razu informować osoby odpowiedzialne za sprzątanie lasów o pojawieniu się śmieci oraz wszystkich danych, takich jak ich zdjęcie, ilość i położenie. Podejście z wykorzystaniem mapy zanieczyszczeń może także być wykorzystane w celu większego zaangażowania społeczeństwa w sprzątanie lasów, np. poprzez interakcję użytkownika z aplikacją zawierającą taką mapę, nagradzanie użytkownika za wykrycie większych skupisk śmieci czy na przykład sprzątnięcie śmieci wykrytych przez drona.

Krzysztof: Tak, pamiętam szczególnie odcinek

z robo-psami z Boston Dynamics, ktore śledziły i tropiły ludzi w przyszlosci XD

Pewnie, że może być lepiej. Może być czyściej, zdrowiej, przyjemniej, taniej.

Krzysztof: Myślę, że w przysłości takie rozwiązanie mogłoby być wykorzystane na poziomie nie powietrznym, a wodnym: na przykład rozpoznawanie i usuwanie śmieci w zbiornikach wodnych, jeziorach, a nawet oceanach. Mogłoby to zmniejszyć choćby liczbę zwierząt, które umierają zaplątane w śmieci.

Krzysztof: Aplikacje są

, a memy na przykład takie:

Zobacz też: