Российские ученые научили нейросеть находить пластик в океане

Систему можно будет использовать для постоянного мониторинга состояния морской среды

Исследователи из Балтийского федерального университета (БФУ) имени Канта в сотрудничестве с МФТИ и МГУ имени Ломоносова разработали технологию автоматического поиска пластикового загрязнения в морской среде по видеозаписям с борта судна.

Представленная модель умеет отличать пластик от птиц, бликов, капель на объективе камеры. Соответственно, разработку можно использовать для постоянного мониторинга состояния морей нашей страны. По данным Минобрнауки РФ, ежегодно в океан попадает около 23 миллионов тонн отходов, угрожающих фауне.

Для создания алгоритма использовались видеоматериалы арктической экспедиции 2023 года на научно-исследовательском судне «Дальние Зеленцы». Объем общих данных – 136 часов видеозаписи, которую разбили на отдельные кадры, получив более полумиллиона фотографий морской поверхности.

В рамках исследования были протестированы два подхода к обучению нейросети. В первом случае алгоритм анализировал пары изображений, сделанных с разным временным интервалом. Это позволило системе самостоятельно определить, как выглядит «нормальная» поверхность океана, и выявлять любые отклонения — от мусора до случайных объектов. На втором этапе применялся классический метод обучения на размеченных данных, где алгоритму показывали изображения с заранее отмеченными объектами.

В ходе экспериментов выяснилось, что метод самообучения нейросети показал на 30% более высокую точность, по сравнению с классическим обучением. Новая технология позволяет оперативно отслеживать экологическую обстановку и ускоряет процесс ликвидации загрязнений в акваториях.

ТАСС
Фото kantiana.ru.