Сбор мусора и управление им с помощью машинного обучения
Как мы знаем, машинное обучение — это область исследования, которая дает компьютерам возможность обучаться без явного программирования. Под «без явного программирования» мы подразумеваем, что в случае традиционного программирования, когда нам нужно было что-то предсказать, мы не предсказывали это, мы просто манипулировали фиксированный вывод с использованием операторов if-else, что означает, что мы явно запрограммировали его, задав операторы if-else. Но когда мы добавляем машинное обучение к традиционному программированию, мы заставляем компьютер учиться самостоятельно, используя данные, которые мы предоставляем.
Проблема: мусор рядом с мусорными баками
В Индии муниципалитет должен заниматься управлением и сбором мусора. Он делает это, устанавливая мусорные баки в каждом районе, чтобы люди могли пойти и сбросить собранный ими мусор в эти баки. В некоторых регионах на заполнение корзины уходит одна неделя, а в некоторых — всего один день. Проблема в том, что муниципалитет заранее не знает, какие баки заполнены, а какие нет. Эта проблема управления приводит к тому, что много-много мусора собирается возле мусорных баков, а затем медленно разносится под действием ветра.
Решение. Используйте машинное обучение.
Вышеупомянутая проблема управления мусором может быть решена с помощью машинного обучения. Для этого возле каждого мусорного бака необходимо установить одну камеру. система машинного обучения должна быть реализована таким образом, чтобы она могла обнаруживатьколичество мусора, используя живые изображения с камер и подавать оповещение, если количество мусора достигает установленного порога. Это поможет муниципалитету определить приоритетные места для сбора мусора.
Расширенная идея
Использование вышеуказанного метода будет хорошимрешением, но будет еще лучше, если мы сможем извлечь уроки из данных, собранных с помощью вышеуказанного метода, в конце концов, мы говорим >машинное обучение.
Через несколько месяцев собранные выше данные также можно использовать для прогнозирования времени дня или времени недели, когда мусорные баки полны, чтобы муниципалитет мог быть готовым заранее.
Кроме того, в некоторые периоды года, в основном во время фестивалей, количество мусора значительно возрастает. Поэтому, используя машинное обучение, мы можем классифицировать области как высокие, средние и низкие в такие периоды времени, чтобы принять необходимые меры для управления мусором.
Это только одна идея, многое еще можно сделать для того, чтобы сделать город чище.
