飛んでくる花穂は人々を不安にさせますが、人と機械の組み合わせで不安を防ぐことができます!

飛んでくる花穂は人々を不安にさせますが、人と機械の組み合わせで不安を防ぐことができます!

「霧深い春の朝、緑の枝に雪の結晶が舞い散る。」さあ、また雪のように雪の結晶が舞い散る季節がやってきました!

[[321640]]

数日前、北京は今週から全市が正式に飛翔花序の季節に入り、それが約50日間続くとの予報を発表した。この期間中、多くの住民がプラタナス、ヤナギ、ポプラの綿毛の連続的な大波に見舞われるため、政府はすべての人に個人の身の安全に注意するよう呼びかけています。

実際、飛翔する花穂は人々の健康に影響を及ぼすだけでなく、工業生産、交通管理、事故、災害にも隠れた危険をもたらします。同時に、都市の衛生に多大な圧力をかけることになるでしょう。このような状況で、弾丸の集中砲火のように飛んでくる花穂に対して、私たちはどのように予防し、制御すればよいのでしょうか。

春に飛翔する花穂を制御するのは難しい

毎年4月から6月は、私の国の多くの都市にとって「飛翔花序の季節」となり、大変な時期です。 4月上旬のプラタナスの花穂から4月中旬のヤナギの花穂、そして5月のポプラの花穂まで、次々と舞い上がる花穂が、すべてを真っ白な世界に包み込みます。美しいと感じる人もいるかもしれませんが、退屈だと感じる人のほうが多いかもしれません。

なぜなら、人々にとって、大量の飛翔花穂は、目や鼻などから人体に入り込んで不快感を引き起こしたり、ウイルスを運んでアレルギーや病気を引き起こしたりするなど、個人の健康に害をもたらすだけでなく、交通、公共の安全、工場設備、都市環境などに特定の隠れた危険や損害を引き起こすからです。

これを踏まえると、飛翔花穂の予防と清掃が特に重要になります。私の国では、常に手作業による処理方法を採用しており、飛散する花穂を集めて掃除するための手作業による清掃の回数と頻度を増やしています。しかし、この方法は効率が低く、カバー範囲が狭く、人件費が高いため、明らかに十分な効果がありません。

さらに、飛翔花序が多すぎるため、軽くて簡単にあちこちに飛んでしまうため、手作業で対処するのが非常に困難です。近年、我が国ではスプリンクラー車や清掃車など清掃を支援する機械化された設備が導入されていますが、人力への依存度は依然として高いままです。この場合、ガバナンスはより最適化された方法を模索する必要があります。

人間と機械を組み合わせて戦う

それで、私の国は飛翔花穂を管理するより最適化された方法を見つけたのでしょうか?

さまざまなインテリジェント技術の急速な発展に伴い、ロボットやドローンなどのインテリジェントデバイスの出現と応用が、飛翔する昆虫の制御において人々に朗報をもたらしていることは明らかです。 2018年、鄭州市などはドローンを使って散水や農薬散布を行い、防除に協力し始めた。同時に、今年に入ってから多くの省市でも霧砲やスマート清掃車、スマート清掃ロボットを使って飛散する花穂を除去している。

ドローンやロボットなどとの「人機協働」により、従来の飛翔草収集・清掃の効率が大幅に向上し、従来に比べて管理効果も向上しました。同時に、人から機械への置き換えにより、飛翔花序の防除における手作業への依存度が大幅に低下し、関連コストも削減され、飛翔花序に対処する人間の能力と有効性が大幅に向上しました。

さらに重要なのは、ドローンやその他の機器の応用により、飛翔中の花穂の予防と制御に対する根本的な解決策が人々にもたらされたことです。単に清掃と管理を行うだけでは一時的な解決策にしかならないが、飛散する花穂の拡散を防ぐためにドローンを使って農薬を散布することが根本的な解決策となる。昔は、飛翔する花穂を根本的に制御するのは、時間がかかり、手間がかかり、困難なことだったかもしれません。しかし、ドローンを活用すれば、これらすべてが容易になります。

しかし、ドローンとロボット業界の現在の開発と応用環境から判断すると、飛行するドローンの管理において真に「人間に代わる」ためには、基準、技術、価格、人材などの面でまだ問題が残っています。現段階では、「人間と機械の融合」が最も最適化され実用的な統治方法である可能性があり、完全に無人化された統治方法にはしばらく時間がかかるでしょう。

スマート衛生は一般的なトレンドです

実際、飛翔花穂の制御方法の向上から、現在の環境保護産業の大きな傾向は知能化であることは容易にわかります。飛翔害虫防除のプロセスでは、従来の人力、清掃車、水掃除機などの適用から、人、ロボット、ドローンなどの組み合わせまで、まさに衛生設備のインテリジェントなアップグレードが反映されています。

環境保護産業の主要なサブセクターとして、衛生設備のインテリジェントな開発は間違いなく業界全体に重要な推進力を与えるでしょう。ゴミの分別などの政策が継続的に導入され、製造業のグリーン化への関心が高まるにつれて、環境保護とインテリジェント化の発展は国と時代のニーズと一致しています。

このような状況において、ロボットやドローンに加え、画像認識、深度認識、自動運転などの最先端技術も、今後の衛生設備のインテリジェント化に大きな役割を果たすことになるでしょう。伝統的な衛生設備と統合し、ゴミ清掃、道路清掃、ゴミ輸送などのシーンに広く導入することで、環境保護産業のインテリジェント化の道がさらに加速されます。

「スマート衛生」が本当に成熟すれば、人々は飛来する花穂だけでなく、他の多くの衛生問題にも簡単に対処できるようになるかもしれません。その頃には、健康で清潔な都市環境が人々にさらなる快適さと心の平安をもたらし、人々の心配は減り、喜びは増えるでしょう。この瞬間を楽しみにしています!

<<:  AutoML 2.0: データ サイエンティストは時代遅れか?

>>:  人工知能は感染症とより効果的に戦うのに役立つ

ブログ    
ブログ    

推薦する

人工知能と教育の未来: 教師の関与を刺激する

要点: 教育における AI システムの開発者は現在、教師を支援するために取り組んでいます。信頼できる...

AmapとDAMO Academyが共同で車載ARナビゲーションを導入し、従来の運転体験を覆す

Amapは本日、車載ARナビゲーションを共同で立ち上げるためにDAMOアカデミーと協力関係を結んだと...

ニューラル タンジェント、無限幅のニューラル ネットワーク モデルを作成するための 5 行のコード

[[322852]]この記事はLeiphone.comから転載したものです。転載する場合は、Leip...

GPT-4 は AGI のきっかけとなるだけでしょうか? LLMは最終的に廃止され、世界モデルが未来となる

人間の認知においては、汎用人工知能(AGI)を人工知能の究極の形、およびその開発の究極の目標として設...

...

...

遠隔医療市場は2020年に65%近く成長すると予測

フロスト・アンド・サリバンの新しい遠隔医療市場予測によると、COVID-19パンデミックの影響で、遠...

今後数年間の AI テクノロジーの分野で最も注目される新しい方向性は何でしょうか?

近年、AI の分野を調査しているうちに、世界中の研究者の視野の中に敵対的攻撃という概念が徐々に現れて...

Metaが新しいモバイルAIジェネレーターを公開、5分でAIアプリを作成、AndroidとiOSの両方をサポート

最近、毎年恒例の PyTorch 開発者会議が開催されました。このカンファレンスでは、Meta(旧F...

人工知能は何度も「危機的状況」に陥っているが、「成長痛」をどう解決するのか?

専門家や業界関係者は、人工知能がさまざまな業界や分野に広く浸透するにつれ、現場の応用に重点を置き基礎...

...

Java データ構造とアルゴリズム分析 - 表

このセクションでは、一般的でよく使用されるデータ構造であるテーブルについて説明します。テーブルとは何...

DeepSeek の最適な使い方とは?ウェストレイク大学が自律的に進化できるモバイルインテリジェントエージェント「AppAgentX」をリリース

1. 背景近年、大規模言語モデル (LLM) の急速な発展により、人工知能は新たな高みに到達していま...