Нейросеть "Яндекса" ускорит очистку берегов водоемов от мусора в России

Специалисты Школы анализа данных "Яндекса" при участии Yandex B2B Tech и Дальневосточного федерального университета (ДВФУ) создали и сделали общедоступной нейросеть для определения объема, массы и типов мусора на береговых линиях. Об этом "Газете.Ru" сообщили в пресс-службе "Яндекса".

Инновационное решение уже продемонстрировало свою эффективность в экологической экспедиции, проведенной в Южно-Камчатском федеральном заказнике – природоохранной зоне под управлением Кроноцкого заповедника на Дальнем Востоке. В настоящее время технология проходит тестирование в Арктической зоне и других регионах страны. Экологические службы и волонтерские организации смогут воспользоваться разработкой бесплатно для более оперативной ликвидации загрязнений в труднодоступных местах.

Нейросеть анализирует снимки побережий, полученные с воздуха, и классифицирует отходы по шести категориям: рыболовные сети, металл, резина, крупный пластик, бетон и древесина. Точность распознавания превышает 80%. Система не только определяет тип мусора, но и фиксирует его географические координаты на карте, а также оценивает его вес. Эти сведения позволяют точно рассчитать количество необходимых ресурсов – людей и техники – для проведения уборочных работ.

В ходе экспедиций на территориях Кроноцкого заповедника и Южно-Камчатского заказника на Камчатке, применение нейросети позволило установить, что наибольшую долю загрязнения составляют пластиковая тара и упаковка (33-39%), а также отходы рыбной промышленности (27–29%). Эксперты, опираясь на данные системы, определили, что для очистки конкретного участка берега потребуется группа из 20 добровольцев, пара самосвалов, два квадроцикла и фронтальный погрузчик. Использование дронов и нейросетевой технологии позволило организовать сбор пяти тонн отходов в четыре раза быстрее, чем при традиционном подходе.

В планах на 2025 год – внедрение технологии в практику других национальных парков и заповедников Дальнего Востока и Арктики. Учитывая сложность вывоза мусора из этих отдаленных регионов, новая разработка станет ценным инструментом для оптимизации процесса уборки и сохранения природного наследия.