Группа российских ученых разработала усовершенствованный метод обучения нейросетей, позволяющий более точно обнаруживать пластиковый мусор в океане. В исследовании приняли участие специалисты МФТИ, МГУ имени Ломоносова и БФУ имени Иммануила Канта.
Созданная модель способна анализировать видеозаписи, полученные с бортов судов, и отличать пластиковые отходы от других объектов, таких как морские птицы, блики на воде или капли на объективе камеры. Это значительно повышает точность мониторинга состояния морской среды.
По оценкам специалистов, ежегодно в Мировой океан попадает до 23 миллионов тонн антропогенного мусора. Пластиковые отходы представляют серьезную угрозу для экосистем: морские животные могут проглатывать частицы пластика или запутываться в сетях и пакетах, что часто приводит к гибели.
Традиционные методы поиска мусора, основанные на визуальном наблюдении с судов, требуют значительных временных и трудовых затрат и не позволяют эффективно контролировать большие акватории. Использование нейросетей и автоматизированного анализа данных рассматривается как более перспективный подход.