ML-разработчики (ML - machine learning, машинное обучение) Школы анализа данных (ШАД) "Яндекса" создали нейросеть способную очистить берега водоемов от мусора.

• Доступ и код к разработке выложены в открытый доступ. Их могут применять по всему миру.

Принцип действия: нейросеть определяет объем, массу и виды отходов, в ходе анализа аэрофотоснимков побережья. Далее ИИ делит мусор на шесть категорий и определяет его местоположение на карте. Точность его классификации составляет 80%.

Работа нейросети помогает рассчитать оптимальное количество людей для устранения загрязнения на побережье.

Система прошла успешные испытания на территориях Кроноцкого заповедника и Южно-Камчатского заказника на Камчатке.

• Обучение ИИ проходило на основе 2 тыс. реальных фотографий из Кроноцкого заповедника с мусором и без него.

"Полученные снимки использовались для генерации более 500 тысяч искусственных изображений с мусором и чистыми участками. Обучение нейросети проходило в среде Yandex Datasphere, где модель училась распознавать мусор и вычислять процент замусоривания на полученном смешанном наборе данных, включающем как реальные, так и сгенерированные изображения". (Дмитрий Сошников, консультант по машинному обучению Yandex Cloud и технический директор лаборатории генеративного ИИ НИУ ВШЭ)

В ходе исследования нейросетью, специалисты выяснили, что основную массу отходов составляют пластиковая тара (33-39%) и отходы промышленного рыболовства (27-29%).

В настоящее время новая система проходит тестирование в Арктике.

Фото: culture.ru