تعرضت المحاولات المبكرة لإنشاء أجهزة مخصصة لإيواء الذكاء الاصطناعي لانتقادات بسبب: القمامة قليلا. ولكن هذه أداة ناشئة تعمل بالذكاء الاصطناعي وهي مجرد قمامة: شركة فنلندية ناشئة بينيت يطبق قدرات معالجة الصور لنماذج اللغات الكبيرة (LLM) على تتبع النفايات المنزلية.
الذكاء الاصطناعي لفرز الأشياء التي نرميها لتحسين كفاءة إعادة التدوير على المستوى البلدي أو التجاري يجذب انتباه رواد الأعمال منذ بعض الوقت (انظر الشركات الناشئة مثل الببغاء الرمادي, TrashBot, نهر جليدي). لكن مؤسس شركة Binit، بوروت جريجيتش، يعتقد أن تتبع النفايات المنزلية هو مجال غير مستغل.
وقال لـ TechCrunch: “نحن ننتج أول جهاز لتتبع النفايات المنزلية”، مشبهًا أدوات الذكاء الاصطناعي القادمة بجهاز تعقب النوم، ولكن بعاداتك في رمي القمامة. “إنها تقنية رؤية الكاميرا المدعومة بشبكة عصبية. ولذلك ندعو LLMs للاعتراف بالنفايات المنزلية العادية.
تقوم الشركة الناشئة، التي تأسست خلال الوباء وحصلت على تمويل قدره 3 ملايين دولار تقريبًا من مستثمر ملاك، ببناء أجهزة ذكاء اصطناعي مصممة للعيش (وتبدو رائعة) في المطبخ – مثبتة على خزانة أو جدار بالقرب من سلة المهملات. – حدوث إجراء ذي صلة. تحتوي الأداة التي تعمل بالبطارية على كاميرات مدمجة وأجهزة استشعار أخرى تسمح لها بالاستيقاظ عندما يكون شخص ما بالقرب منها، مما يسمح لها بمسح العناصر قبل أن تذهب إلى سلة المهملات.
ويقول جرجيك إنهم يعتمدون على التكامل مع حاملي شهادات الحقوق التجارية – وخاصةً OpenAI’s GPT – لإجراء التعرف على الصور. يقوم Binit بعد ذلك بتتبع ما تتخلص منه الأسرة – حيث يوفر التحليلات والتعليقات والألعاب من خلال أحد التطبيقات، مثل نتيجة النفايات الأسبوعية، وكلها تهدف إلى تشجيع المستخدمين على تقليل الكمية التي يتخلصون منها.
حاول الفريق في البداية تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بهم على التعرف على المهملات، لكن الدقة كانت منخفضة (حوالي 40%). لذلك توصلوا إلى فكرة استخدام إمكانيات التعرف على الصور الخاصة بـ OpenAI. يدعي Grgic أنهم حققوا ما يقرب من 98٪ من الدقة في التعرف على النفايات بعد دمج LLM.
يقول مؤسس Binit إنه “ليس لديه أي فكرة” عن سبب نجاحه. من غير الواضح ما إذا كان هناك الكثير من الصور المهملة في بيانات تدريب OpenAI أو ما إذا كانت OpenAI قادرة ببساطة على التعرف على الكثير من الأشياء بسبب الحجم الهائل للبيانات التي تم تدريبها عليها. ويقول: “إنها دقة لا تصدق”، مشيراً إلى الأداء العالي الذي حققوه. قد تكون النتائج التي تم الحصول عليها عند الاختبار باستخدام نموذج OpenAI ناتجة عن حقيقة أن العناصر الممسوحة ضوئيًا هي “كائنات شائعة”.
ويواصل: “إنه قادر أيضًا على معرفة، بدقة نسبية، ما إذا كان فنجان القهوة يحتوي على بطانة أم لا، لأنه يتعرف على العلامة التجارية”، مضيفًا: “لذا فإن ما نطلبه من المستخدم بشكل أساسي، هو تمرير الكائن أمامهم من الكاميرا، لذا فإن هذا يتطلب منهم تثبيتها لبعض الوقت أمام الكاميرا. عند هذه النقطة، تلتقط الكاميرا الصورة من جميع الزوايا.
يتم تحميل بيانات النفايات التي تم تحليلها من قبل المستخدمين إلى السحابة حيث يمكن لـ Binit تحليلها وإنشاء تعليقات للمستخدمين. ستكون التحليلات الأساسية مجانية، ولكن هناك خطط لتقديم ميزات متميزة عبر الاشتراك.
تعمل الشركة الناشئة أيضًا على وضع نفسها لتصبح مزودًا للبيانات حول الأشياء التي يتخلص منها الناس – والتي يمكن أن تكون معلومات قيمة لكيانات مثل كيان التعبئة والتغليف، بشرط أن تتمكن من توسيع نطاق استخدامها.
ومع ذلك، فإن أحد الانتقادات الواضحة هو: هل يحتاج الناس حقًا إلى أداة عالية التقنية لتخبرهم أنهم يتخلصون من الكثير من البلاستيك؟ ألا نعلم جميعًا ما نستهلكه وأننا يجب أن نحاول ألا ننتج الكثير من النفايات؟
ويقول: “هذه عادات”. أعتقد أننا ندرك ذلك، لكننا لا نتصرف بالضرورة بناءً عليه.
“نحن نعلم أيضًا أنه من المحتمل أن يكون النوم مفيدًا، ولكن بعد ذلك وضعت جهاز تتبع النوم وأنام كثيرًا، على الرغم من أن ذلك لم يعلمني لا شئ أنني لم أكن أعرف بالفعل.
وفي الاختبار الذي تم إجراؤه في الولايات المتحدة، قالت Binit أيضًا إنها لاحظت انخفاضًا بنسبة 40% تقريبًا في النفايات المختلطة في صناديق القمامة، وذلك بفضل شفافية النفايات التي يوفرها المنتج. ولذلك تعتقد الشركة أن نهجها المتمثل في الشفافية واللعب يمكن أن يساعد الناس على تغيير عاداتهم الراسخة.
يريد Binit أن يكون التطبيق مكانًا يحصل فيه المستخدمون على التحليلات والمعلومات لمساعدتهم على تقليل الكمية التي يتخلصون منها. بالنسبة للأخير، يقول Grgic أنهم يخططون أيضًا للاستفادة من LLMs للحصول على اقتراحات، مع الأخذ في الاعتبار موقع المستخدم لتخصيص التوصيات.
“الطريقة التي تعمل بها – لنأخذ التغليف، على سبيل المثال – بحيث تكون كل قطعة من التغليف يقوم المستخدم بمسحها ضوئيًا، هناك بطاقة صغيرة تم تشكيلها في طلبك وعلى تلك البطاقة مكتوب عليها أن هذا هو ما تخلصت منه (على سبيل المثال “زجاجة بلاستيكية)… وفي منطقتك، هذه هي البدائل التي يمكنك وضعها في الاعتبار لتقليل استهلاكك للبلاستيك”، يوضح.
ويرى أيضًا فرصًا لإقامة شراكات، خاصة مع أصحاب النفوذ، فيما يتعلق بالحد من هدر الطعام.
ويقول جرجيك إن المنتج الجديد الآخر هو أنه “استهلاك غير متوازن”، على حد تعبيره. وتتوافق الشركة الناشئة مع الوعي المتزايد والعمل نحو التنمية المستدامة. الشعور بأن ثقافتنا المتمثلة في الاستهلاك المهمل والاستهلاك الفردي يجب التخلي عنها واستبدالها باستهلاك أكثر وعيًا وإعادة الاستخدام وإعادة التدوير، من أجل الحفاظ على البيئة للأجيال القادمة.
يقترح: “أشعر وكأننا على أعتاب (شيء ما)”. “أعتقد أن الناس بدأوا يطرحون على أنفسهم الأسئلة: هل من الضروري حقًا التخلص من كل شيء؟ أم يمكننا أن نبدأ بالتفكير في الإصلاح (وإعادة الاستخدام)؟ »
ألا يمكن أن تكون حالة استخدام Binit مجرد تطبيق للهواتف الذكية؟ يقول جرجيك أن ذلك يعتمد. ويقول إن بعض الأسر سعيدة باستخدام الهاتف الذكي في المطبخ عندما تتسخ أيديهم أثناء إعداد وجبات الطعام، على سبيل المثال، لكن آخرين يرون القيمة في وجود ماسح ضوئي مخصص للقمامة بدون استخدام اليدين.
ومن الجدير بالذكر أنهم يخططون أيضًا لتقديم ميزة المسح من خلال تطبيقهم مجانًا، لذلك سيقدمون كلا الخيارين.
حتى الآن، قامت الشركة الناشئة باختبار ماسح القمامة الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي في خمس مدن في الولايات المتحدة (مدينة نيويورك، أوستن، تكساس، سان فرانسيسكو، أوكلاند، وميامي) وأربعة في أوروبا (باريس، هلسنيكي، لشبونة، وليوبجلانا، سلوفاكيا). جراجيك موجود). في الأصل من).
ويقول إنهم يعملون على إطلاقه تجاريًا هذا الخريف، على الأرجح في الولايات المتحدة. ويبلغ السعر الذي يستهدفونه لأجهزة الذكاء الاصطناعي حوالي 199 دولارًا، وهو ما يصفه بأنه “المكان المثالي” للأجهزة المنزلية الذكية.
Source link
