ML‑разработчики Школы анализа данных Яндекса при поддержке Yandex B2B Tech и ДВФУ создали и выложили в открытый доступ нейросеть, которая определяет объём, массу и виды мусора на побережьях водоёмов. Технологию применили в экологической экспедиции в Южно‑Камчатском федеральном заказнике, а также тестируют в Арктике и других регионах. Заказник находится под управлением ФГБУ «Кроноцкий государственный заповедник». Решение смогут использовать службы экологического контроля и волонтёры для более быстрого сбора мусора в труднодоступных местах. Об этом рассказали информационной службе Хабра в пресс‑службе «Яндекса».
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 мусора на карте, указывает его состав и вес. Эти данные позволяют 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 установили, что побережье загрязнено пластиковой тарой и упаковкой (33–39%), а также отходами промышленного рыболовства (27–29%). Для очистки одного из участков рассчитали необходимый состав группы: 20 волонтёров, два самосвала, два квадроцикла и фронтальный погрузчик. Благодаря нейросети и использованию дронов уборка пяти тонн отходов заняла в четыре раза меньше времени.
В 2025 году технологию планируют использовать в других национальных парках и заповедниках Дальнего Востока и Арктики. Вывоз отходов из этих регионов затруднён из‑за транспортной доступности, и технология поможет планировать уборку. Систему можно обучить на другие типы отходов. Код проекта выложен в открытый доступ. Её можно применять по всему миру для мониторинга разных видов отходов.
Источник: habr.com
