Нейросеть помогает выявлять захламления💪
Эксперты Школы анализа данных Яндекса и ДВФУ разработали и выложили в открытый доступ нейросеть, которая умеет «считывать» наличие на территории несанкционированных свалок и эффективнее очищать берега. Модель уже протестировали в Кроноцком заповеднике на Камчатке, где и родилась идея создания виртуального помощника🤝
Задумка разработать нейросеть, которая будет анализировать аэроснимки и рассчитывать количество и состав мусора, появилась у сотрудников Кроноцкого заповедника несколько лет назад. Всё дело в том, что к берегам особо охраняемой территории ежегодно приносит течением из океана мусор. Многие территории труднодоступные и организовать там уборку, не зная, сколько понадобится волонтёров и техники, дело непростое.
- К сожалению, мусор не знает границ. Сети и пластик, в том числе из других стран, прибиваются к берегам заповедника, от этого страдают животные и экосистема. Многие территории очень труднодоступные, и важно понимать – какие ресурсы нужно привлечь для уборки. Сначала мы запускали дроны, чтобы отснять побережье, увидеть площадь мусора. Потом решили создать нейросеть, которая поможет рассчитать количество, объём, вес и классифицировать мусор по типам, чтобы очистка берегов шла быстрее и эффективнее, – прокомментировал автор проекта, сотрудник Кроноцкого заповедника Роман Корчигин.
Технология не просто анализирует снимки, они делит мусор на шесть типов: рыболовные сети, железо, резина, крупный пластик, бетон и древесина. Точность – более 80%. Модель отмечает координаты расположения мусора на карте, указывает его состав и вес. Эти данные помогают рассчитать количество людей и техники для уборки.
Теперь авторы проекта планируют использовать нейросеть и в других заповедниках. В том числе и совсем рядом – в заповеднике «Ненецкий».
- Мы даём доступ к технологиям бесплатно. При этом важно, чтобы полученные разработки можно было использовать и в других проектах, а сами технологии можно было совершенствовать и дорабатывать. Именно поэтому мы выкладываем код в открытый доступ. Например, данную нейросеть можно использовать на других территориях или дообучать для классификации других видов отходов. Решение будут использовать в других особо охраняемых природных территориях, – прокомментировал Евгений Хохлунов, руководитель направления «Экология» Центра технологий для общества Yandex Cloud.
Отмечается, что нейросеть можно обучить определять и другие виды отходов. В планах авторов проекта на основе технологии разработать полноценный сервис, который поможет организовать мероприятия по уборке в любой точке мира.
Уверены, что такой проект пригодится и для нашей Архангельской области.
Фото минприроды России
Эксперты Школы анализа данных Яндекса и ДВФУ разработали и выложили в открытый доступ нейросеть, которая умеет «считывать» наличие на территории несанкционированных свалок и эффективнее очищать берега. Модель уже протестировали в Кроноцком заповеднике на Камчатке, где и родилась идея создания виртуального помощника🤝
Задумка разработать нейросеть, которая будет анализировать аэроснимки и рассчитывать количество и состав мусора, появилась у сотрудников Кроноцкого заповедника несколько лет назад. Всё дело в том, что к берегам особо охраняемой территории ежегодно приносит течением из океана мусор. Многие территории труднодоступные и организовать там уборку, не зная, сколько понадобится волонтёров и техники, дело непростое.
- К сожалению, мусор не знает границ. Сети и пластик, в том числе из других стран, прибиваются к берегам заповедника, от этого страдают животные и экосистема. Многие территории очень труднодоступные, и важно понимать – какие ресурсы нужно привлечь для уборки. Сначала мы запускали дроны, чтобы отснять побережье, увидеть площадь мусора. Потом решили создать нейросеть, которая поможет рассчитать количество, объём, вес и классифицировать мусор по типам, чтобы очистка берегов шла быстрее и эффективнее, – прокомментировал автор проекта, сотрудник Кроноцкого заповедника Роман Корчигин.
Технология не просто анализирует снимки, они делит мусор на шесть типов: рыболовные сети, железо, резина, крупный пластик, бетон и древесина. Точность – более 80%. Модель отмечает координаты расположения мусора на карте, указывает его состав и вес. Эти данные помогают рассчитать количество людей и техники для уборки.
Теперь авторы проекта планируют использовать нейросеть и в других заповедниках. В том числе и совсем рядом – в заповеднике «Ненецкий».
- Мы даём доступ к технологиям бесплатно. При этом важно, чтобы полученные разработки можно было использовать и в других проектах, а сами технологии можно было совершенствовать и дорабатывать. Именно поэтому мы выкладываем код в открытый доступ. Например, данную нейросеть можно использовать на других территориях или дообучать для классификации других видов отходов. Решение будут использовать в других особо охраняемых природных территориях, – прокомментировал Евгений Хохлунов, руководитель направления «Экология» Центра технологий для общества Yandex Cloud.
Отмечается, что нейросеть можно обучить определять и другие виды отходов. В планах авторов проекта на основе технологии разработать полноценный сервис, который поможет организовать мероприятия по уборке в любой точке мира.
Уверены, что такой проект пригодится и для нашей Архангельской области.
Фото минприроды России