Специалисты Школы анализа данных Яндекса и Дальневосточного Федерального университета разработали нейросетевую модель «Чистый берег», которая умеет находить отходы и помогает эффективнее очищать побережье водоемов.
Нейросеть рассчитывает количество, объем и вес мусора, а также определяет его классификацию. Затем отмечает координаты расположения отходов на карте с указанием всех данных. Это помогает определить, какие ресурсы потребуется привлечь для уборки.
«Задумка – разработать нейросеть, которая будет анализировать аэроснимки и рассчитывать количество и состав мусора, появилась у сотрудников Кроноцкого заповедника несколько лет назад. К берегам особо охраняемой территории ежегодно приносит течением из океана мусор. Многие территории труднодоступные и организовать там уборку, не зная, сколько понадобится волонтеров и техники, дело непростое», – поясняют в Минприроды России.
Пока технология способна с точностью более 80 % распознавать шесть типов отходов. Это рыболовные сети, железо и бетон, резина, крупный пластик и древесина. В дальнейшем нейросеть можно научить находить и другие виды отходов, а также использовать в других аналогичных проектах.
«В планах авторов проекта на основе технологии разработать полноценный сервис, который поможет организовать мероприятия по уборке в любой точке мира. Результаты также могут пригодиться, чтобы проанализировать, какое количество пластика пригодно для вторичной переработки», – сообщили в пресс-службе Министерства природных ресурсов и экологии РФ.
