В России разработали нейросеть для автоматического поиска пластикового мусора в океане

Ученые Балтийского федерального университета имени Канта совместно с коллегами из МФТИ и МГУ имени Ломоносова создали эффективный метод обучения искусственного интеллекта, который позволяет автоматически обнаруживать плавающий мусор по видеозаписям с борта судов.

Система способна анализировать видеоряд и вычленять пластик, отличая его от птиц, бликов и капель воды на объективе. Технология предназначена для постоянного мониторинга морской среды.

Ежегодно в Мировой океан попадает до 23 миллионов тонн антропогенных отходов, что приводит к гибели морских животных.

Как обучали нейросеть

Для обучения алгоритмов использовались видеоматериалы арктической экспедиции 2023 года на научно-исследовательском судне «Дальние Зеленцы».

Было записано 136 часов съемки, которые разбили на более чем 500 тысяч изображений морской глади. Около 10 тысяч кадров исследователи вручную разметили, выделив птиц, мусор, блики и капли воды.

Два подхода и результат

Специалисты протестировали два подхода. Первый — алгоритм анализировал пары изображений с разным временным интервалом, самостоятельно обучаясь отличать норму от отклонений.

Второй — классический метод обучения на размеченных данных.

Эксперимент показал, что методика самообучения оказалась эффективнее: нейросеть на 30% точнее вычленяет мусор по сравнению с системой, обученной только на размеченных изображениях.

Новую технологию планируют применять для мониторинга морских акваторий и оперативного реагирования на экологические угрозы.

Подписаться: