Нейросеть «Яндекса» ускорит очистку берегов водоемов от мусора

Разработчики машинного обучения Школы анализа данных «Яндекса», при поддержке Yandex B2B Tech и Дальневосточного федерального университета, представили нейросеть, которая поможет эффективно определять объем, массу и виды мусора на побережьях водоемов. Это решение уже успешно протестировано в экологической экспедиции в Южно-Камчатском федеральном заказнике, а также используется в Арктике и других регионах.

Нейросеть анализирует аэрофотоснимки и классифицирует мусор на шесть типов: рыболовные сети, железо, резина, крупный пластик, бетон и древесина. С точностью более 80% модель фиксирует координаты отходов, их состав и вес, что позволяет службам экологического контроля и волонтерам оперативнее планировать уборку в труднодоступных местах.

Во время экспедиций на территориях Кроноцкого заповедника и Южно-Камчатского заказника специалисты обнаружили, что побережья наиболее загрязнены пластиковой тарой и упаковкой (33-39%) и отходами промышленного рыболовства (27-29%). Для очистки берега была рассчитана необходимая группа из 20 волонтеров, двух самосвалов, двух квадроциклов и фронтального погрузчика. Использование дронов и нейросети позволило организовать уборку пяти тонн мусора в четыре раза быстрее, чем без технологии.

В 2025 году планируется расширение применения этой технологии в других национальных парках и заповедниках Дальнего Востока и Арктики, где вывоз отходов затруднен из-за транспортной доступности. Нейросеть также можно адаптировать для обнаружения других видов мусора, а код разработки доступен для использования по всему миру для мониторинга различных типов отбросов.

Ранее специалисты Королевского Мельбурнского технологического института (RMIT) в Австралии разработали технологию спутниковой съемки, с помощью которой можно обнаружить пластиковый мусор на пляжах.