10. Oktober 2023
Entdecken Sie TrashBestie, eine innovative App, die Ultralytics YOLOv8 für eine intelligentere Mülltrennung mit KI nutzt. Schließen Sie sich der umweltfreundlichen Bewegung mit einer digitalen Lösung an.
TrashBestie ist eine neue App, die uns mit Hilfe von Computer Vision dabei hilft, Müll anders und besser zu sortieren und zu verwalten. TrashBestie nutzt Deep Learning und fortschrittliche Technologie, um den Menschen zu helfen, Maßnahmen zu ergreifen, um den Planeten sauberer und nachhaltiger zu machen.
Das Team hinter TrashBestie stellt sich eine Zukunft vor, in der Abfall nicht länger ein Ärgernis, sondern eine Chance für positive Veränderungen ist. Mülltrennung ist wichtig, um die Umwelt zu schützen, Ressourcen zu sparen und die Verschmutzung zu reduzieren. Mit diesem Gedanken im Hinterkopf wurde TrashBestie zu einer digitalen Lösung, die es dem Einzelnen ermöglicht, mühelos fundierte Entscheidungen zum Abfallmanagement zu treffen. Das Ziel ist klar: eine kollektive Bewegung für ein verantwortungsbewusstes Abfallmanagement zu inspirieren und einen sauberen Planeten für die kommenden Generationen zu fördern.
Bevor wir in die innovative Technologie hinter TrashBestie eintauchen, sollten wir die Macher kennenlernen:
Helge begann sich während seiner Masterarbeit mit maschinellem Lernen zu beschäftigen und untersuchte, wie die Vergütung eines Managers mit dem Erfolg eines Unternehmens zusammenhängt. Dazu wurden Regressionsmodelle und Techniken des maschinellen Lernens eingesetzt. Im Bootcamp der Spiced Academy konnte Helge tiefer in die Welt der Vision AI eintauchen. Dort experimentierte er mit Deep Learning und ermittelte die Nützlichkeit der YOLO-Modelle von Ultralytics.
Ein Freund von mir erzählte von seinen Data-Science-Projekten, was ihr Interesse am maschinellen Lernen weckte. Die Art und Weise, wie Daten Erkenntnisse aufdecken und Prozesse optimieren können, faszinierte sie. Deshalb nahm sie am Bootcamp teil, wo sie Simantini und Helge kennenlernte.
Simantini begann mit der Erforschung des maschinellen Lernens während ihrer Masterarbeit. Sie entdeckte das Potenzial des maschinellen Lernens in ihrem Arbeitsbereich, bei dem es um die Bewertung von Gebäudeschäden durch Erdbeben geht. Nach ihrem Abschluss hatte Simanti verschiedene Jobs, die mit Daten zu tun hatten. Diese Jobs führten sie schließlich zu einem Data Science Bootcamp und weckten ihr Interesse an maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz.
Die Verwendung von Ultralytics YOLOv8 als primäres Instrument durch TrashBestie ist strategisch.
TrashBestie funktioniert wie ein persönlicher Assistent für die Mülltrennung und nutzt künstliche Intelligenz, um den Prozess in vier einfachen Schritten zu vereinfachen:
Die Entwicklung von TrashBestie umfasst eine Reihe von entscheidenden Schritten:
TrashBestie wird weiter verbessert, indem die App lokalisiert, auf iOS und Android besser zugänglich gemacht und die Bildverarbeitungstechniken verfeinert werden. Das Team ist bestrebt, die Leistung und Präzision der App kontinuierlich zu verbessern.
Schauen Sie sich ihr Projekt auf Devpost an, wo es auch eine Bildergalerie und ein YouTube-Video gibt, das die Details ihrer Arbeit zeigt.
TrashBestie hat es sich zur Aufgabe gemacht, die Abfallwirtschaft zu revolutionieren und unseren Planeten sauberer und nachhaltiger zu machen. Dies ist ein erster Schritt in die Zukunft, der sogar das Konzept der Abfallwirtschaftskarrieren revolutionieren könnte. Begleiten Sie sie auf dieser spannenden Reise in eine grünere Zukunft!
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