Российские побережья, особенно в уязвимых и отдаленных регионах, задыхаются под натиском антропогенного мусора. В ответ на эту растущую экологическую угрозу специалисты по машинному обучению из Школы анализа данных Яндекса, при поддержке Yandex B2B Tech и Дальневосточного федерального университета (ДВФУ), разработали и предоставили в открытый доступ нейросеть. Этот инструмент способен определять объем, массу и классифицировать виды мусора на берегах водоемов. Технология уже доказала свою эффективность во время экологической экспедиции в Южно-Камчатском федеральном заказнике и проходит тестирование в суровых условиях Арктики и других регионах. Важно, что это решение будет доступно бесплатно для служб экологического контроля и волонтерских организаций, что значительно ускорит сбор мусора в труднодоступных местах, где природа особенно страдает от нашего воздействия.
Принцип работы нейросети заключается в анализе аэрофотоснимков прибрежных зон. Искусственный интеллект с точностью выше 80% разделяет обнаруженный мусор на шесть категорий, отражающих основные источники загрязнения: рыболовные сети, представляющие смертельную угрозу для морских обитателей, железо, резина, крупный пластик, бетонные обломки и древесина. Модель не просто идентифицирует мусор, но и точно отмечает его координаты на карте, указывает предполагаемый состав и вес. Эти критически важные данные позволяют экологам и организаторам уборок рассчитать необходимую численность волонтеров и подобрать соответствующую технику, оптимизируя логистику очистки загрязненных территорий.
«Каждое лето волонтёры и учёные собираются в Кроноцком заповеднике и Южно-Камчатском заказнике, чтобы очистить берег от пластикового мусора. Мы многие годы наблюдаем, как волны приносят сюда сотни тонн отходов со всего мира. Решение центра технологий для общества Yandex Cloud помогает находить мусор быстрее, точнее и эффективнее. С его помощью можно спланировать уборку так, чтобы охватить максимальную территорию», – отмечает Роман Корчигин, сотрудник ФГБУ «Кроноцкий государственный заповедник».
Практическое применение технологии во время экспедиций на территориях Кроноцкого заповедника и Южно-Камчатского заказника на Камчатке дало тревожные результаты. С помощью нейросети специалисты установили, что наибольший вклад в загрязнение побережья вносят пластиковая тара и упаковка (от 33 до 39% от общего объема мусора) и опасные отходы промышленного рыболовства, такие как обрывки сетей и тралов (27–29%). На основе этих данных эксперты смогли точно рассчитать ресурсы, необходимые для очистки: группа из 20 волонтеров, два самосвала, два квадроцикла для труднопроходимой местности и фронтальный погрузчик. Использование дронов в сочетании с нейросетью позволило организовать вывоз пяти тонн отходов в четыре раза быстрее, чем это было бы возможно традиционными методами, демонстрируя огромный потенциал технологии для реальных полевых работ.
В планах на 2025 год – распространение этой передовой технологии на другие национальные парки и заповедники Дальнего Востока и Арктики. Эти регионы характеризуются особой уязвимостью экосистем и крайней транспортной труднодоступностью, что делает вывоз мусора чрезвычайно сложной и дорогостоящей задачей. Точное картирование и оценка объемов отходов с помощью нейросети помогут значительно лучше планировать логистику уборочных кампаний в этих критически важных для сохранения биоразнообразия районах.
Разработчики подчеркивают гибкость технологии: ее можно дообучить для распознавания других видов отходов, адаптируя под конкретные нужды различных регионов. Важно, что код разработки выложен в открытый доступ, что позволяет использовать и совершенствовать это решение энтузиастам и организациям по всему миру для мониторинга и борьбы с загрязнением.