Нейросеть будет определять уровень загрязнений на побережьях водоемов

ИИ поможет эффективнее находить и убирать мусор на берегах водоёмов. Технологию смогут бесплатно использовать службы экологического контроля и волонтёры для работы в труднодоступных местах.

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 и 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 (на 33–39%) и отходами промышленного рыболовства(на 27–29%).

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.

Первые тесты провели в Кроноцком заповеднике — особо охраняемой природной территории на Дальнем Востоке. ИИ проанализировал аэрофотоснимки побережья, отметил и разделил мусор на шесть типов: рыболовные сети, железо, резина, крупный пластик, бетон и древесина. Точность классификации — выше 80%. Это помогло в 4 раза быстрее убрать 5 тонн отходов.

В 2025 году её планируют применять на Дальнем Востоке и в Арктике.