Telegram-бот — помощник в раздельном сборе!
👉🏼 @openrecyclebot
Общаться с ним просто: присылаете текст, фото или аудиосообщение, в ответ получаете информацию о типе мусора, возможностях его переработки, процессе подготовки и месте, где все это можно сдать.
На данный момент бот может определять 8 различных предметов: стеклянная бутылка, алюминиевая банка, прозрачная ПЭТ-бутылка, бумажный стаканчик, мятая бумага, чековая лента, яичная целлюлозная коробка, фольга.
По фотке бот не всегда понимает, потому что пока маленькая база. Я прислала ему упаковку от крема, он назвал это бумажным стаканчиком)) Если бот делает ошибку, обязательно жмите «не согласен с ответом», тогда он заносит вашу фотку в базу и учится определять правильно.
Больше всего мне понравилось, что он пишет ближайшие пункты приема мусора. Подгружает информацию с сайта recyclemap.ru (проект Greenpeace Russia) и от движения РазДельный сбор.
❗️А еще сервис имеет открытый исходный код. Авторы приглашают к сотрудничеству специалистов по нейросетям и переработке отходов. Код проекта выложен на GitHub: https://github.com/openrecycle.
👉🏼 @openrecyclebot
Общаться с ним просто: присылаете текст, фото или аудиосообщение, в ответ получаете информацию о типе мусора, возможностях его переработки, процессе подготовки и месте, где все это можно сдать.
На данный момент бот может определять 8 различных предметов: стеклянная бутылка, алюминиевая банка, прозрачная ПЭТ-бутылка, бумажный стаканчик, мятая бумага, чековая лента, яичная целлюлозная коробка, фольга.
По фотке бот не всегда понимает, потому что пока маленькая база. Я прислала ему упаковку от крема, он назвал это бумажным стаканчиком)) Если бот делает ошибку, обязательно жмите «не согласен с ответом», тогда он заносит вашу фотку в базу и учится определять правильно.
Больше всего мне понравилось, что он пишет ближайшие пункты приема мусора. Подгружает информацию с сайта recyclemap.ru (проект Greenpeace Russia) и от движения РазДельный сбор.
❗️А еще сервис имеет открытый исходный код. Авторы приглашают к сотрудничеству специалистов по нейросетям и переработке отходов. Код проекта выложен на GitHub: https://github.com/openrecycle.