ИИ-технология для очистки берегов водоёмов была использована впервые на Камчатке

Специалисты Школы анализа данных Яндекса (ШАД) совместно с экспертами Yandex B2B Tech и Дальневосточного федерального университета (ДВФУ) разработали нейросеть, которая ускоряет поиск и уборку мусора на побережьях.

Технология успешно протестирована в Кроноцком заповеднике и Южно-Камчатском заказнике, а в 2025 году её планируют применять в других труднодоступных регионах, включая Арктику.

Как это работает? Нейросеть анализирует аэрофотоснимки, классифицирует мусор по шести категориям:

– рыболовные сети;

– железо;

– резина;

– крупный пластик;

– бетон;

– древесина.

Точность распознавания превышает 80 %. Алгоритм не только определяет тип отходов, но и отмечает их координаты, рассчитывает массу и объём.

Это позволяет оптимизировать работу волонтёров и экологов: подбирать нужное количество людей и техники, эффективнее планировать маршруты уборки.

Во время тестов на Камчатке технология помогла в четыре раза быстрее собрать пять тонн мусора, основную часть которого составили:

– пластиковая тара и упаковка (33–39 %);

– отходы промышленного рыболовства (27–29 %).

По оценкам экспертов, для очистки побережья потребовались 20 волонтёров, два самосвала, два квадроцикла и фронтальный погрузчик.

Код нейросети доступен для всех желающих. Технологию можно адаптировать под разные регионы и научить распознавать новые виды мусора. Это особенно актуально для заповедных территорий, куда отходы часто приносит течениями.

«Каждое лето волонтёры и учёные собираются в Кроноцком заповеднике и Южно-Камчатском заказнике, чтобы очистить берег от пластикового мусора. Мы многие годы наблюдаем, как волны приносят сюда сотни тонн отходов со всего мира. Решение центра технологий для общества Yandex Cloud помогает находить мусор быстрее, точнее и эффективнее. С его помощью можно спланировать уборку так, чтобы охватить максимальную территорию», — так охарактеризовал разработку Роман Корчигин, сотрудник Кроноцкого заповедника.

Проект создан ML-разработчиками из Школы анализа данных (ШАД) Яндекса совместно с Yandex B2B Tech и Дальневосточным федеральным университетом (ДВФУ).

Специалисты Yandex B2B Tech предложили архитектуру решения на основе облачных технологий. Студенты ШАД обучили нейросеть в облачном сервисе Yandex DataSphere, используя аэрофотоснимки Кроноцкого заповедника и Южно-Камчатского заказника, а также синтетические данные. Учёные ДВФУ участвовали в разработке методологии анализа мусора и оценили качество работы модели.

В 2025 году технологию планируют использовать в других национальных парках и заповедниках Дальнего Востока и Арктики, вывоз отходов откуда особенно затруднен из-за их транспортной доступности, так что нейросеть поможет лучше планировать уборку мусора в таких районах.

Фото: Кроноцкий заповедник/Евгений Антипин/Виктор Гуменюк