В России разработана нейросеть, которая поможет определять места скопления мусора вдоль береговой линии по снимкам с воздуха Разработчики Школы анализа данных (ШАД) «Яндекса» представили нейросеть, которая помогает находить и классифицировать мусор на побережьях водоёмов. Она анализирует аэрофотоснимки и распознает шесть видов отходов: рыболовные сети, металл, резину, пластик, бетон и древесину. Технология не только определяет объем и массу мусора, но и указывает точные координаты, что позволяет эффективнее планировать уборку. Во время тестирования в Кроноцком заповеднике нейросеть помогла оценить уровень загрязнения и рассчитать, сколько людей и техники потребуется для очистки. Эксперты выяснили, что пластик составляет до 39% отходов, а мусор от промышленного рыболовства — около 29%. Благодаря этой технологии уборка пяти тонн мусора заняла в четыре раза меньше времени, чем при традиционном подходе. Модель обучили на сотнях тысяч изображений, включая как реальные снимки с побережий, так и сгенерированные изображения мусора. Сейчас нейросеть тестируют в Арктике и других регионах, а её код доступен в открытом доступе. В «Яндексе» уверены, что эту разработку можно применять по всему миру для мониторинга и очистки загрязнённых территорий.