Нейросеть ШАДа Яндекса поможет быстрее очищать берега водоемов от мусора в труднодоступных регионах
ГигаЧат кратко объясняет суть статьи
Разработчики ШАД Яндекса совместно с партнерами создали открытую нейросеть, способную классифицировать и локализовать мусор на побережьях водоёмов по аэрофотоснимкам. Решение разделяет отходы на шесть категорий с точностью свыше 80%, определяет их координаты, тип и массу. Технология уже успешно протестирована в Южно-Камчатском заказнике и Кроноцком заповеднике, где позволила ускорить сбор мусора в четыре раза и оптимизировать ресурсы для уборки. В дальнейшем её планируют внедрить в других охраняемых природных зонах Дальнего Востока и Арктики. Код проекта доступен для доработки и адаптации под другие типы отходов.
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»
