Новая нейросеть распознает мусор и помогает организовать его уборку в 4 раза быстрее

ML-разработчики из «Яндекса» и ДВФУ создали нейросеть, способную определять объем, массу и типы мусора на побережьях водоемов. Технология уже успешно применяется в экологической экспедиции в Южно-Камчатском федеральном заказнике и тестируется в Арктике. Решение имеет открытый исходный код — воспользоваться им могут все желающие.

Нейросеть анализирует аэрофотоснимки и классифицирует мусор на шесть категорий: рыболовные сети, железо, резина, крупный пластик, бетон и древесина. Точность распознавания превышает 80%. Система отмечает координаты расположения отходов на карте, указывает их состав и примерный вес, что помогает эффективно планировать ресурсы для уборки — необходимое количество людей и техники.

На территориях Кроноцкого заповедника и Южно-Камчатского заказника благодаря нейросети выяснили, что побережье наиболее загрязнено пластиковой тарой (33-39%) и отходами промышленного рыболовства (27-29%). Для очистки берега потребовалась группа из 20 волонтеров, два самосвала, два квадроцикла и фронтальный погрузчик. Использование дронов и нейросети позволило организовать уборку пяти тонн отходов в четыре раза быстрее традиционных методов.

В 2025 году планируется расширить использование технологии в других национальных парках и заповедниках Дальнего Востока и Арктики. Эти регионы особенно сложны для очистки из-за ограниченной транспортной доступности, и новое решение значительно упростит планирование уборки. Новый алгоритм также можно быстро обучить под распознавание дополнительных типов отходов.