Нейросеть ШАДа Яндекса поможет быстрее очищать берега водоемов от мусора в труднодоступных регионах

ML-разработчики (машинное обучение) Школы анализа данных Яндекса при поддержке Yandex B2B Tech и ДВФУ создали и выложили в открытый доступ нейросеть, которая умеет определять объём, массу и виды мусора на побережьях водоёмов. Решение успешно применили в экологической экспедиции в Южно-Камчатском федеральном заказнике – особо охраняемой природной территории под управлением ФГБУ «Кроноцкий государственный заповедник» на Дальнем Востоке, а также тестируют в Арктике и других регионах. Технологию смогут бесплатно использовать службы экологического контроля и волонтёры для более быстрого сбора мусора в труднодоступных местах.

Нейросеть анализирует аэрофотоснимки побережья и делит мусор на шесть типов: рыболовные сети, железо, резина, крупный пластик, бетон и древесина. Точность классификации – выше 80%. Модель отмечает координаты расположения мусора на карте, указывает его состав и вес. Эти данные помогают рассчитать размер необходимой группы людей и количество техники для уборки.



Нейросеть определяет на аэрофотоснимке виды мусора и его объем

Решение использовали во время экспедиций на территориях Кроноцкого заповедника и Южно-Камчатского заказника на Камчатке. С помощью нейросети специалисты выяснили, что больше всего побережье загрязнено пластиковой тарой и упаковкой (33-39%), а также отходами промышленного рыболовства (27–29%). Эксперты рассчитали, что для очистки берега потребуется группа в 20 волонтёров, два самосвала, два квадроцикла и фронтальный погрузчик. Благодаря использованию дронов и нейросети организовать уборку пяти тонн отходов удалось в 4 раза быстрее, чем без использования технологии.

В 2025 году технологию планируют использовать в других национальных парках и заповедниках Дальнего Востока и Арктики. Вывоз отходов из этих регионов особенно затруднен из-за их транспортной доступности, и решение поможет лучше планировать уборку мусора в таких районах.

Технологию можно научить находить другие виды отходов. Код разработки также выложен в открытый доступ. Ее можно применять по всему миру для организации мониторинга разных видов отходов. Узнать больше о проекте можно на специальном сайте.


О решении:

Проект разработан ML-разработчиками Школы анализа данных Яндекса при поддержке Yandex B2B Tech и ДВФУ. Эксперты Yandex B2B Tech предложили архитектуру решения с применением облачных технологий. Студенты ШАДа обучили нейросеть с помощью облачного сервиса Yandex DataSphere на аэрофотоснимках, сделанных в Кроноцком заповеднике, а также на искусственных данных. Учёные ДВФУ помогли разработать методологию для исследования состава мусора и дали экспертную оценку качества работы нейросети.