Нейросеть против морского мусора
 |
02.04.2025
Источник: rybak-kamchatky.ru
Разработчики Яндекса создали и выложили в открытый доступ нейросеть ШАДа, которая умеет определять объём, массу и виды мусора на побережьях водоёмов, сообщает Кроноцкий заповедник. Решение успешно применили в экологической экспедиции в Южно-Камчатском федеральном заказнике, тестируют в Арктике и других регионах. Технологию смогут бесплатно использовать службы экологического контроля и волонтёры для более быстрого сбора мусора в труднодоступных местах. |
Нейросеть анализирует аэрофотоснимки побережья и делит мусор на шесть типов: рыболовные сети, железо, резина, крупный пластик, бетон и древесина. Точность классификации – выше 80%. Модель отмечает координаты расположения мусора на карте, указывает его состав и вес. Эти данные помогают рассчитать размер необходимой группы людей и количество техники для уборки.
«Каждое лето волонтёры и учёные собираются в Кроноцком заповеднике и Южно-Камчатском заказнике, чтобы очистить берег от пластикового мусора. Мы многие годы наблюдаем, как волны приносят сюда сотни тонн отходов со всего мира. Решение центра технологий для общества Yandex Cloud помогает находить мусор быстрее, точнее и эффективнее. С его помощью можно спланировать уборку так, чтобы охватить максимальную территорию», – сказал Роман Корчигин, сотрудник ФГБУ «Кроноцкий государственный заповедник».
Решение использовали во время экспедиций на территориях Кроноцкого заповедника и Южно-Камчатского заказника на Камчатке. С помощью нейросети специалисты выяснили, что больше всего побережье загрязнено пластиковой тарой и упаковкой (33-39%), а также отходами промышленного рыболовства (27–29%). Эксперты рассчитали, что для очистки берега потребуется группа в 20 волонтёров, два самосвала, два квадроцикла и фронтальный погрузчик. Благодаря использованию дронов и нейросети организовать уборку пяти тонн отходов удалось в 4 раза быстрее, чем без использования технологии.
В 2025 году технологию планируют использовать в других национальных парках и заповедниках Дальнего Востока и Арктики. Вывоз отходов из этих регионов особенно затруднен из-за их транспортной доступности, и решение поможет лучше планировать уборку мусора в таких районах.
Технологию можно научить находить другие виды отходов. Код разработки также выложен в открытый доступ. Ее можно применять по всему миру для организации мониторинга разных видов отходов. Узнать больше о проекте можно на специальном сайте.