EN
увод
само смо навикли на технологију, јер су паметни роботи играли кључну улогу у дељењу одговорности за заштиту наше животне средине са нама. Подстакнути вештачком интелигенцијом (AI) и алгоритмама машинског учења, ови роботи редефинишу како се промене у животној средини могу осетити, пратити и ради
напредна прикупљања података
Цела суштина мониторинга животне средине заснована је на прикупљању податакау времену и тачности. паметни роботи су укључили низ сензора који су у стању да прате квалитет ваздуха и воде, услове тла... тренутни роботи имају специфичне сензоре који су у стању да открију спектар загађивача као
оба робота су такође подржана снажним ИОТ-ом и облачним рачунариством. Преко преноса података у реалном времену, удаљено праћење може се обавити док се континуирано прикупљају велике количине информација које се затим пажљиво анализирају са напредним аналитичким и алгоритмима машинског учења
аутономне операције
Главне предности паметних робота у области мониторинга животне средине су аутономни режим. он је способан да навигира кроз већину врста терена и може обављати различите задатке у подручјима недостигнутим или опасним за људе. Ово се постиже коришћењем алгоритама машинског учења за роботе да уче из своје околине,
напредне аналитичке способности
паметни роботи су стручњаци и у моделирању животне средине на основу вештачке интелигенције и у компјутерској визији. Они такође могу обрађивати сложене еколошке податке као што су геофизички параметри и помоћи у изградњи боље околине унутар наше главе. Ова способност је од суштинског значаја у моделирању
распоређивање у мешаним окружењима
интелигентни роботи имају све већу примену у многим секторима. индустрија и пољопривреда такође прате емисије, на пример (човечке активности које се односе на животну средину). пољопривредна индустрија се ослања на конвергенцију сензорских мрежа, далеко снимање и аутономна ваздушна возила да би обезбедила
тренутна борба и будуће могућности
Сада постоје многе предности, али још увек постоје изазови за решавање. Квалитет и поузданост података из јефтиних сензорских уређаја су критични. Машинско учење може помоћи да подаци које имамо буду прецизнији и то чини мониторинг животне средине јачим. Осим тога, због брзе развоја АИ технологије, такође је
закључак
паметни роботи су најавили револуцију сензора и мониторинга животне средине када се комбинују са АИ / МЛ. са својим најсавременијим техникама прикупљања података, ови роботи свакако доприносе тачности и ефикасности, али и причају причу која ће на крају довести до неких одрживих пракси.