Sprendimai miškininkystei
Objektų aptikimas ir skaičiavimas / Projektas
Įgyvendinome komercinį projektą, kurio tikslas - modernizuoti miškininkystės sektorių pasitelkiant išmaniąsias technologijas. Projekte daugiausia dėmesio buvo skirta pažangių dirbtinio intelekto modelių kūrimui ir kompiuterinės regos panaudojimui siekiant padidinti medienos tiekimo grandinės efektyvumą.
Problematika
Tradicinė miškotvarka ir medienos perdirbimas dažnai pasižymi neefektyvumu, pavyzdžiui, netiksliu medienos kiekio įvertinimu, pavėluotu medienos defektų nustatymu ir nepakankamu rinkos poreikių numatymu. Šiame sektoriuje įprasti rankiniai patikrinimai lėtina operacijas ir didina žmogiškųjų klaidų tikimybę, todėl yra švaistomi ištekliai ir didėja išlaidos. Tradiciniai metodai, pavyzdžiui, medienos tūrio matavimas vandens išstūmimo būdu, yra labai nepraktiški. Nors šiuolaikinė įranga su jutikliais gali išmatuoti medienos skersmenį tūrio apskaičiavimui, šie metodai vis tiek reikalauja didelio žmogaus indėlio. Be to, medienos defektai paprastai nustatomi vizualiai, todėl galima nepastebėti pagrindinių, plika akimi nematomų, problemų. Dirbtiniu intelektu pagrįsti sprendimai, pavyzdžiui, defektų nustatymas pagal vaizdą naudojant konvoliucinius neuroninius tinklus, yra daug greitesnis ir efektyvesnis būdas. Naudojant tokias priemones galima tiksliau ir veiksmingiau valdyti miško išteklius, taip optimizuojant tiekimo grandines.
Sprendimas
Integravome dirbtinio intelekto valdomus modelius į miškotvarkos ir medienos apdirbimo darbo procesus. Šie modeliai leidžia efektyviau ir tiksliau valdyti medienos išteklius – nuo medienos kiekio įvertinimo iki medienos defektų nustatymo ir pasiūlos bei paklausos prognozavimo.
Medienos tūrio įvertinimas
Modeliai gali įvertinti medienos kiekį pagal rąstų krūvų ir pjautinės medienos atvaizdus, atskirti skirtingas medienos rūšis ir atlikti tikslius matavimus. Tai sumažina priklausomybę nuo tradicinių rankinių metodų ir klaidų tikimybę.
Defektų aptikimas
Sistema aptinka medienos defektus, pavyzdžiui, skilimus, puvinius ir ligas, taip pagerindama apdirbamos medienos kokybę ir sumažindama nuostolius. Pažangūs algoritmai analizuoja vaizdus, kad tiksliai nustatytų defektus, kurių žmogaus akis gali nepastebėti.
Miško būklės įvertinimas
Analizuodamas palydovines nuotraukas, mūsų dirbtinio intelekto sprendimas nustato miško dangos tipus, pavyzdžiui, lapuočius ar spygliuočius ir stebi miško būklę. Šie duomenys naudojami prognozuoti medienos derlių ir aplinkos veiksnius, pavyzdžiui, klimato kaitos poveikį.
Nustatydama ir šalindama defektus ankstyvoje perdirbimo grandinės stadijoje, sistema optimizuoja medienos naudojimą, sumažina atliekų kiekį ir padidina kiekvieno rąsto vertę. Taip gerinama produkto kokybė ir didinama rinkos vertė, o suinteresuotosios šalys gauna geresnius finansinius rezultatus. Realiuoju laiku gaunami tikslūs duomenys suteikia geresnes planavimo ir sprendimų priėmimo galimybes, todėl galima greičiau reaguoti ir veiksmingiau prisitaikyti prie rinkos pokyčių. Be to, sistema skatina tvarią miškininkystės praktiką, nes stebima miškų sveikata ir vertinamas išteklių prieinamumas, mažinama neteisėtų kirtimų rizika ir yra užtikrinamas ilgalaikis aplinkos valdymas.
„Tai didelis žingsnis į priekį miškininkystės sektoriaus technologinės pažangos srityje. Mūsų sukurtas produktas leidžia miškininkams gauti tikslesnę informaciją apie medienos kiekį ir kokybę, sumažina žmogiškųjų klaidų tikimybę ir leidžia greitai reaguoti į rinkos pokyčius“, - sako AAI Labs vadovas Aistis Raudys.
Perspektyvos
Mūsų technologiją galima taikyti ir kitose pramonės šakose. Pavyzdžiui, žemės ūkio sektoriuje dirbtiniu intelektu paremta analizė gali būti naudojama pasėlių būklei stebėti naudojant palydovines nuotraukas, anksti nustatant ligų protrūkius arba optimizuojant drėkinimą ir išteklių naudojimą. Tai padėtų ūkininkams mažinti atliekų kiekį, didinti derlių ir pelną, kartu skatinant tvarią ūkininkavimo praktiką.
Kasybos pramonėje panašūs dirbtinio intelekto modeliai gali būti naudojami išteklių telkiniams vertinti ir pasiūlai bei paklausai prognozuoti, padedant įmonėms efektyviau planuoti gavybos procesus ir kartu mažinti poveikį aplinkai. Be to, miestų infrastruktūros valdymui dirbtinio intelekto modeliai galėtų būti naudingi analizuojanti pastatų ir tiltų struktūrinį vientisumą, nustatant ankstyvuosius degradacijos požymius ar galimus defektus.
Klientas
SIA “BONO”
Skaityti daugiau