Нейросеть помогла очистить побережье Камчатки от мусора

Организовать уборку пляжей на территориях Кроноцкого заповедника и Южно-Камчатского заказника на Камчатке специалистам помогала нейросеть. ML-разработчики Школы анализа данных Яндекса при поддержке Yandex B2B Tech и ДВФУ создали и выложили в открытый доступ нейросеть, которая умеет определять объём, массу и виды мусора на побережьях водоёмов. С её помощью специалисты выяснили, что больше всего побережье Камчатки 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. Разработчики рассказали, что 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. Нейросеть ШАДа Яндекса планируют использовать также для уборки территорий озера Байкал, в Сихотэ-Алинском и Ненецком заповедниках, на Командорских островах и в национальном парке "Земля леопарда".