Ученые и студенты создали нейросеть, которая помогает убирать мусор с побережий. Она анализирует фотографии, определяет виды отходов и их количество. Это позволяет заранее планировать уборку, распределять ресурсы и ускорять процесс очистки. Каждый год в океан попадают миллионы тонн пластика. Он не разлагается, а накапливается в воде и на берегах. Чаще всего волонтеры находят на побережьях бутылки, упаковки, рыболовные сети и другой пластик. Эти отходы опасны для животных, которые случайно их глотают или запутываются в них.
Проект «Чистый берег» помогает бороться с этой проблемой. Разработанная система анализирует снимки, определяет, где скопился мусор, и делит его на категории. Это упрощает работу волонтеров и экологов. Они заранее знают, сколько людей и техники потребуется. Также система помогает следить за тем, как мусор скапливается и перемещается. Это важно для предотвращения новых загрязнений.
«Мы стоим на пороге революционного прорыва в борьбе с морским мусором. Десятилетний опыт исследований нашего Департамента природно-технических систем и техносферной безопасности ДВФУ в сочетании с современными технологиями искусственного интеллекта открывает новые возможности для мониторинга загрязненности прибрежных территорий. Особенно важно, что разработанная нейросеть будет полезна всем участникам процесса — от волонтеров до контролирующих органов. Это решение полностью соответствует международной повестке в сфере охраны окружающей среды и станет эффективным инструментом в борьбе с морской загрязненностью, особенно в труднодоступных районах Приморья», — отметила Яна Блиновская, доктор технических наук, профессор Политехнического института ДВФУ.
В 2024-м году нейросеть использовали в Кроноцком заповеднике. Она показала, что большинство отходов там — это пластиковая тара и рыболовные снасти. С помощью этой информации уборку организовали более эффективно. Например, заранее подготовили технику для вывоза сетей.
Для создания нейросети использовали тысячи фотографий побережий, которые разметили вручную. Затем ее обучили находить и распознавать мусор. Проверили работу модели на реальных и сгенерированных данных. В итоге разработку выложили в открытый доступ, чтобы ее могли использовать по всему миру.
Проект продолжает развиваться. В будущем нейросеть планируют применять в Арктике, на Байкале и в Балтийском регионе. Также ее обучат находить новые виды отходов. Разработчики хотят добавить анализ спутниковых снимков, чтобы определять крупный мусор на больших территориях. Система уже доказала свою эффективность. Она помогает быстрее находить загрязненные места и упрощает работу добровольцев. Благодаря ей можно убирать мусор быстрее и качественнее, а значит, сделать природу чище. В прошлом году студенты Школы анализа данных Яндекса помогли разработать нейросеть, которая прогнозирует траекторию движения вулканического пепла.
Российская компания не единственная в этой сфере. В Голландии разработали автономные дроны The Ocean Cleanup, которые собирают пластик в Мировом океане. Они могут работать в автоматическом режиме, обнаруживая и вылавливая отходы. Подобные проекты уже помогают очищать воды у побережья США и Юго-Восточной Азии. В Калифорнийском технологическом институте машинное обучение используют для анализа сейсмических данных. Алгоритмы выявляют мелкие подземные толчки, чтобы предсказать крупные землетрясения. Такой подход помогает заранее предупреждать население и минимизировать разрушения.
Ранее мы писали о том, что Google представит ИИ для детей.
