支付寶智能垃圾分類小程序亮相NeurIPS頂會

本周,國際人工智能頂會NeurIPS 2019在加拿大溫哥華隆重開幕。在本次 NeurIPS 上,支付寶展示了多篇入選論文成果,并舉行了專家云集的workshop交流分享。

在NeurIPS 2019展臺,支付寶展出了基于圖像識別技術(shù)的智能垃圾分類小程序和智能回收箱視頻。觀眾可通過手機拍照輕松識別垃圾物品和對應的垃圾類別,現(xiàn)場體驗來自東方的“生活小助手”。

據(jù)了解,現(xiàn)場用于體驗的小程序為支付寶7月份推出,其背后基于圖像識別、環(huán)保知識圖譜等技術(shù)。上線2個月累計用戶已超400萬,能夠識別超過1.1萬種垃圾物品。之后,支付寶又升級了相關(guān)技術(shù),利用AI+IoT技術(shù)開發(fā)了智能垃圾回收箱,可針對各類不同材質(zhì)的飲料瓶進行自動分離、歸類,提高可回收率同時,解決可回收垃圾處理難題。

為什么會誕生這個小程序呢?

這要從中國垃圾分類知識普及現(xiàn)狀說起:在中國有73%的垃圾通過填埋方式處理,僅有15%回收利用;而同樣的數(shù)字在世界平均水平看,回收再利用的垃圾占比則高達38%。這其實也是一種資源的浪費,而造成這一巨大差異的關(guān)鍵原因在于中國大部分地區(qū)并未推行垃圾分類政策,并且民眾對于垃圾分類的意識也并未像國外發(fā)達國家那樣普及:日常生活中我們可能面臨多達2000多種垃圾物品,90%的人都會扔錯。因此,正確分類是垃圾可回收處理的關(guān)鍵。而傳統(tǒng)的垃圾分類,需要完善的社會專家知識輸入,也需要社會投入巨大的推廣和普及成本?；诖?支付寶的工程師們誕生了用人工智能技術(shù)幫助人們解決垃圾分類難題的想法。

智能垃圾分類如何實現(xiàn)?

基于智能分類小程序,即使毫無垃圾分類經(jīng)驗的老人和兒童也能在日常投遞垃圾過程中正確分類?？此坪唵蔚牟僮髁鞒?其背后是一整套完善的人工智能技術(shù)在做支撐。其中最核心的圖像分類模型來自于螞蟻金服自建的金融視覺平臺。螞蟻金融視覺平臺提供了一站式建模能力,從而支撐圖像模型開發(fā)與應用過程所需的數(shù)據(jù)工程、算法選型、模型調(diào)參、技術(shù)指標收斂、工程部署、線上效果迭代環(huán)節(jié),真正實現(xiàn)從數(shù)據(jù)到模型“端到端”的全套建模能力。

此外,由于垃圾物品性狀的特殊性,基于圖像的分類準確率提升難點之一就是如何讓機器能夠快速地“學習”這些新的知識。一方面我們建立了環(huán)保知識圖譜,從而可以針對各類不同材質(zhì)的物品進行自動分離、歸類,更好地適應對于某些非常見物品和變形物品分類的訴求;另一方面,通過AI數(shù)據(jù)中臺,打通模型訓練與圖像標注環(huán)節(jié),建立了一個完善且高效的“模型冷啟動—>模型上線服務—>真實數(shù)據(jù)回流—>模型迭代”鏈路。得益于這個模型自迭代鏈路,即使短時間內(nèi)迭代幾十個版本算法模型也毫無壓力,使得識別類目數(shù)量和識別準確率能夠不斷提升。

目前,這套圖像識別技術(shù)已逐步開放給行業(yè)伙伴。利用支付寶的海量用戶覆蓋能力和城市服務的便民心智,結(jié)合AI+IoT技術(shù),實現(xiàn)人工智能識別垃圾和分類,通過小程序及智能終端設備的移動互聯(lián)網(wǎng)解決方案,可鏈接用戶與回收人員,如實現(xiàn)一鍵預約、上門回收,并可以廣泛應用于舊物回收、租賃等回收處理環(huán)節(jié)。用科技推動個人與企業(yè)單位參與垃圾分類回收的積極性和處理效能。

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