ML-разработчики Школы анализа данных «Яндекса» при поддержке Yandex B2B Tech и Дальневосточного федерального университета создали и выложили в открытый доступ код разработки нейросети, которая умеет определять объем, массу и виды мусора на побережьях водоемов.
Технологию для более быстрого сбора мусора в труднодоступных местах смогут бесплатно использовать службы экологического контроля и волонтеры.
Как это работает — нейросеть анализирует аэрофотоснимки побережья и делит мусор на шесть типов:
- рыболовные сети;
- железо;
- резина;
- бетон;
- крупный пластик;
- древесина.
Точность классификации — более 80%. Кроме того, искусственный интеллект также отмечает координаты расположения мусора на карте, указывает его состав и вес, что помогает рассчитать размер необходимой группы людей и количество техники для уборки.
С помощью нейросети эксперты выяснили, что на территориях Кроноцкого заповедника и Южно-Камчатского заказника больше всего побережье загрязнено:
- пластиковой тарой и упаковкой — 33–39%;
- отходами промышленного рыболовства — 27–29%.
Благодаря этим данным эксперты рассчитали, что для очистки берега потребуется группа в 20 волонтеров, два самосвала, два квадроцикла и фронтальный погрузчик. В итоге организовать уборку пяти тонн отходов удалось в четыре раза быстрее, чем без использования технологии.
В 2025 году технологию планируют использовать в других национальных парках и заповедниках Дальнего Востока и Арктики.
