Clean Water AI
Die Lösung Clean Water AI nutzt ein weit verzweigtes neuronales Netzwerk, um gefährliche Bakterien und Partikel im Wasser aufzuspüren. Trinkwasser kann auf mikroskopischer Ebene mit Echtzeit-Detektion beobachtet werden.
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Die Notwendigkeit
Es kann schwierig sein, die Sicherheit des Wassers in einem großen kommunalen Trinkwasserversorgungssystem zu überwachen. Eine Kontamination durch gefährliche Bakterien oder Partikel ist oft schwer zu erkennen, bevor Gesundheitsprobleme auftreten.
Die Idee
Die Künstliche Intelligenz erkennt Probleme der Wasserverschmutzung, indem sie trainierte Modelle verwendet, um schädliche Partikel und Bakterien zu erkennen. Verteilungsvorrichtungen, die die Wassersicherheit überwachen, helfen den Gemeinden, Verunreinigungen so schnell wie möglich zu erkennen.
Die Lösung
Die Lösung Clean Water AI trainiert ein neuronales Netzwerkmodell und setzt es dann auf Edge-Geräten ein, die schädliche Bakterien und Partikel klassifizieren und erkennen. Städte können IoT-Geräte für Wasserquellen installieren, um die Qualität in Echtzeit zu überwachen.
Wasserqualität in Echtzeit überwachen
Clean Water AI verwendet KI und hochauflösende Kameras, um Bakterien und Partikel in einer Wasserquelle zu erkennen.
Technische Details zu Clean Water AI
Clean Water AI trainiert das Faltungsmodell des neuronalen Netzes in der Cloud und setzt es dann auf Edge-Geräten ein. Wir verwendeten Caffe, ein Deep Learning Framework, das eine höhere Bildrate ermöglicht, wenn es auf dem Intel Movidius Neural Computing Stick ausgeführt wird.
Ein IoT-Gerät kann anschließend gefährliche Bakterien und schädliche Partikel klassifizieren und nachweisen. Das System kann kontinuierlich in Echtzeit laufen. Städte können IoT-Geräte für verschiedene Wasserquellen installieren, um die Wasserqualität und -verschmutzung in Echtzeit zu überwachen.
Clean Water AI wurde als Proof-of-Concept-Lösung mit einem Mikroskop und einer Up2-Platine entwickelt. Der gesamte Prototyp kostet weniger als 500 $, und es ist geplant, die Produktion zu erhöhen, um die Stückkosten zu senken.
Ressourcen:
Gen Studio
Gen Studio ist ein Prototyp, der in Zusammenarbeit mit dem Metropolitan Museum of Art, Microsoft und dem MIT erstellt wurde. Gen Studio verwendet KI zur visuellen Navigation durch die Kunstsammlung des Met.
Snow Leopard Trust
Der Snow Leopard Trust verwendet KI, um Schneeleoparden in freier Wildbahn zu untersuchen. Fotografische Fallen fangen Hunderttausende von Bildern seltener Schneeleoparden in freier Wildbahn ein. Machine Learning und Cognitive Services helfen, die Analyse zu beschleunigen und Aktivitätsradien zu identifizieren.
Angel Eyes
Die Angel Eyes-Lösung ist ein IoT-Gerät, das die Schlafposition und die Umgebung eines Babys überwacht. Eltern können einen Live-Feed von überall her ansehen und Benachrichtigungen erhalten, wenn das Gerät Probleme feststellt.
PoseTracker
Die PoseTracker-Lösung verwendet Deep Learning, um die Position und Orientierung von Objekten zu verfolgen. Bei dieser Lösung wird die Kamera Ihres Mobiltelefons verwendet, um den Winkel, die Ausrichtung und die Entfernung eines Gegenstandes in Echtzeit zu messen und zu verfolgen.
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