Un futuro più verde grazie a Vision AI e Ultralytics YOLO

TrashBestie è una nuova applicazione che ci aiuta a differenziare e gestire i rifiuti in modo diverso e migliore utilizzando la computer vision. TrashBestie utilizza il deep learning e la tecnologia avanzata per aiutare le persone ad agire per rendere il pianeta più pulito e sostenibile.

Il team di TrashBestie immagina un futuro in cui i rifiuti non siano più un fastidio ma un'opportunità di cambiamento positivo. La raccolta differenziata è importante per proteggere l'ambiente, risparmiare risorse e ridurre l'inquinamento. Con questo obiettivo, TrashBestie è diventata la soluzione digitale che consente agli individui di prendere decisioni informate sulla gestione dei rifiuti senza alcuno sforzo. L'obiettivo è chiaro: ispirare un movimento collettivo verso una gestione responsabile dei rifiuti e promuovere un pianeta più pulito per le generazioni a venire.

Incontro con il team di TrashBestie

Prima di immergerci nella tecnologia innovativa che sta alla base di TrashBestie, conosciamo i suoi creatori:

• Helge Rölleke: esperto di vendite nel settore sanitario, Helge è passato alla scienza dei dati e ha condotto una ricerca innovativa sulle prestazioni aziendali e sui compensi dei dirigenti. È anche un appassionato di funghi e aperto a nuove opportunità di data science.
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• Il mio: Uno scienziato dei dati e uno sviluppatore di frontend che combina le proprie competenze per affrontare sfide complesse e creare applicazioni web di facile utilizzo.
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• Simantini Shinde: Junior Data Scientist con esperienza nell'analisi dei dati, nell'apprendimento automatico e altro ancora. Simantini è un forte sostenitore dello sviluppo open-source che esplora costantemente nuove tecnologie e persegue uno stile di vita equilibrato e sostenibile.
  

Il viaggio verso l'apprendimento automatico e l'IA di visione

Helge ha iniziato a studiare l'apprendimento automatico durante la sua tesi di master, esaminando il rapporto tra la retribuzione di un manager e il successo di un'azienda. Questo ha comportato l'utilizzo di modelli di regressione e tecniche di apprendimento automatico. Helge ha potuto approfondire il mondo dell'IA visiva durante il Bootcamp di Spiced Academy. Qui ha sperimentato il deep learning e ha determinato l'utilità dei modelli YOLO di Ultralytics.

Il mio amico condivideva i suoi progetti di scienza dei dati e questo ha scatenato il suo interesse per l'apprendimento automatico. Il modo in cui i dati possono scoprire intuizioni e ottimizzare i processi la affascinava. Per questo si è iscritta al Bootcamp, dove ha conosciuto Simantini e Helge.

Simantini ha iniziato a esplorare l'apprendimento automatico durante la sua tesi di laurea magistrale. Ne ha scoperto il potenziale nel suo campo di lavoro, che prevede la valutazione dei danni agli edifici causati dai terremoti. Dopo la laurea, Simantini ha svolto diversi lavori che riguardavano i dati. Questi lavori l'hanno portata a frequentare un bootcamp di scienza dei dati e hanno stimolato il suo interesse per l'intelligenza artificiale e la visione.

Scelta di Ultralytics YOLO per TrashBestie

L'uso di Ultralytics YOLOv8 come strumento principale è strategico per TrashBestie.

• Facilità d'uso: poiché YOLOv8 è open-sourced e facile da usare, è stato molto accessibile per il team.
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• Precisione: YOLOv8 ha fornito una migliore precisione, soprattutto nei punteggi di precisione.
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• Flessibilità: Il team ha potuto integrare YOLOv8 senza problemi con Roboflow, migliorando il flusso di lavoro.
  

Come funziona TrashBestie?

TrashBestie opera come un assistente personale per la raccolta dei rifiuti, utilizzando l'intelligenza artificiale per semplificare il processo in quattro semplici passaggi:

1. Rilevare con la fotocamera. Utilizzate la fotocamera del vostro dispositivo per catturare un'immagine dell'oggetto di scarto che non sapete come smaltire.
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2. Riconoscimento istantaneo. Grazie alla tecnologia di riconoscimento delle immagini di YOLOv8, l'app è in grado di analizzare rapidamente le immagini e di identificare diversi tipi di rifiuti.
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3. Approfondimenti didattici. TrashBestie non si ferma alle raccomandazioni. Questo strumento fornisce agli utenti approfondimenti educativi per comprendere i metodi di smaltimento dei rifiuti suggeriti. A sua volta, questo promuove l'apprendimento a lungo termine e abitudini consapevoli di smaltimento dei rifiuti.
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4. Facile da usare e accessibile. L'applicazione è facile da usare e accessibile a tutti, rendendo la raccolta differenziata ecologicamente responsabile alla portata di chiunque utilizzi un dispositivo Android.

Provate

Costruire TrashBestie

Il percorso di sviluppo di TrashBestie prevede una serie di fasi cruciali:

1. Etichettatura e annotazione. Le immagini vengono accuratamente etichettate e annotate utilizzando strumenti come Roboflow per creare un solido set di dati per l'addestramento.
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2. Esportazione del set di dati. Dopo aver esportato il dataset etichettato, il dataset di rilevamento degli oggetti è pronto per l'addestramento.
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3. Formazione con YOLOv8. Il modello YOLOv8 viene addestrato sul set di dati esportato, concentrandosi sulla messa a punto dei suoi parametri per migliorare l'accuratezza del rilevamento degli oggetti.
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4. Implementazione di Streamlit. Il modello YOLOv8 è integrato nell'applicazione Streamlit, garantendo un rilevamento efficiente e accurato degli oggetti. Questa applicazione è ospitata su GitHub e utilizza YOLOv8 e Streamlit per il rilevamento e il tracciamento degli oggetti.
   

Il futuro di TrashBestie

TrashBestie continua a migliorare aggiungendo la localizzazione, rendendola più accessibile su iOS e Android e affinando le tecniche di elaborazione delle immagini. Il team si impegna a migliorare continuamente le prestazioni e la precisione dell'app.

Scoprite il loro progetto su Devpost, che include una galleria di immagini e un video su YouTube che illustra i dettagli del loro lavoro.

TrashBestie è in missione per rivoluzionare la gestione dei rifiuti e rendere il nostro pianeta più pulito e sostenibile. Si tratta di un primo passo verso il futuro, che potrebbe addirittura rivoluzionare la concezione delle carriere nella gestione dei rifiuti. Unitevi a loro in questo emozionante viaggio verso un futuro più verde!

Mettetevi in contatto con il team di TrashBestie:

Helge: LinkedIn, GitHub

Simantini: LinkedIn, GitHub, Medium

Il mio: LinkedIn