Нейросеть ШАДа Яндекса поможет быстрее очищать берега водоемов от мусора в труднодоступных регионах
GigaChat Max кратко объясняет суть статьи
Разработчики Школы анализа данных Яндекса создали нейросеть для определения объёма, массы и видов мусора на побережьях водоёмов. Решение уже успешно протестировано в Южно-Камчатском заказнике и Арктике, и планируется его использование в других природных зонах с 2025 года. Нейросеть анализирует аэрофотоснимки, классифицирует мусор на шесть типов с точностью выше 80% и помогает планировать уборку, указывая координаты, состав и вес отходов. Технология доступна бесплатно для служб экологического контроля и волонтёров.
ML-разработчики Школы анализа данных Яндекса при поддержке Yandex B2B Tech и ДВФУ создали и выложили в открытый доступ нейросеть, которая умеет определять объём, массу и виды мусора на побережьях водоёмов.
Решение успешно применили в экологической экспедиции в Южно-Камчатском федеральном заказнике – особо охраняемой природной территории под управлением ФГБУ «Кроноцкий государственный заповедник» на Дальнем Востоке, а также 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.
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.
Читать первым в Telegram-канале «Код Дурова»
