Исследователи БФУ имени Канта совместно с коллегами из МФТИ и МГУ разработали метод обучения нейросети, которая автоматически распознает плавающий мусор по видеозаписям с борта судна. Об этом сообщило информационное агентство ТАСС.
Алгоритм отличает пластик от птиц, бликов и капель на объективе, что позволяет использовать его для постоянного мониторинга морей. В Мировой океан ежегодно попадает до 23 миллионов тонн мусора, который наносит серьезный вред экосистемам.
Для обучения нейросети ученые использовали 136 часов видеозаписей арктической экспедиции 2023 года, разбив их на более полумиллиона кадров. На первом этапе алгоритм самостоятельно «учился» выявлять отклонения от нормы, анализируя пары снимков с разными временными промежутками. Затем дополнительный классификатор различал аномалии по внешним признакам.
Второй метод обучения занял больше времени: алгоритму показывали изображения с уже отмеченными вручную объектами. Однако нейросеть, прошедшая «самообучение», оказалась на 30% эффективнее в поиске мусора, чем алгоритм, обученный на размеченных человеком снимках. Разработка поможет отслеживать скопления пластика в морях и своевременно их убирать.