ML-разработчики Школы анализа данных Яндекса при поддержке ученых 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 заказнике, тестируют в Арктике и других регионах. Технологию смогут бесплатно использовать службы экологического контроля и волонтёры для более быстрого сбора мусора.
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. 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.
