Это дает новые возможности для эффективного контроля загрязнения окружающей среды и для принятия мер по её защите.
В России научили нейронную сеть идентифицировать на снимках морских побережий специфические виды мусора. Этой работой занималась группа учёных из компаний - членов консорциума Центра компетенций НТИ «Технологии снижения антропогенного воздействия». Речь идет о «Моринтехе» и Центре морских исследований МГУ.
Такой прогрессивный подход к экологическому мониторингу дает новые возможности для эффективного контроля загрязнения окружающей среды и для принятия мер по её защите.
В первую очередь, система создавалась для наблюдения за состоянием арктических побережий, характеризующихся труднодоступностью и хрупкостью экосистемы, сообщили в пресс-службе Национальной технологической инициативы. При этом отмечается, что существующие нейросети ориентированы на другие задачи: они нацелены на мониторинг свалок и полигонов твёрдых коммунальных отходов. Поэтому для наблюдения за экологическим состоянием морских побережий требуется нестандартное решение.
Основной целью проведенного исследования являлась разработка автоматизированной системы, ориентированной на выявление и классифицирование типов мусора на снимках, полученных со спутников и беспилотных летательных аппаратов.
Российские ученые смогли обучить нейросеть различать на изображении автомобильные шины, металлические бочки, брёвна и части древесины, изоляционные материалы и другие предметы. Показатели точности определения разновидностей ТБО достигли впечатляющих результатов, составив 78%.