Исследователи обучили нейросеть поиску пластика в океане

Исследователи БФУ им. И. Канта, МФТИ, МГУ имени М.В. Ломоносова, Института океанологии им. П.П. Ширшова РАН и Государственного океанографического института им. Н.Н. Зубова разработали модель автоматического распознавания плавающего антропогенного мусора по видеозаписям с борта судна. Алгоритм способен отличать пластик от птиц, бликов и капель на объективе камеры, что позволяет использовать его для постоянного мониторинга акваторий.

Что сделали ученые?

Для обучения и тестирования нейросети использованы кадры видеозаписей, сделанных с борта научно-исследовательского судна «Дальние Зеленцы» в ходе арктической экспедиции 2023 года. Учеными собрано 136 часов материала, сформировано более полумиллиона фотографий морской поверхности. На 10 тыс. снимков вручную отмечены птицы, мусор, блики и капли воды.
В ходе исследования протестированы два подхода. При первом нейросеть самостоятельно выявляла мусор, анализируя изменения в паре кадров с разными временными промежутками. При втором — обучение проходило на размеченных вручную изображениях. Установлено, что подход с «самообучением» на 30% эффективнее в поиске мусора, чем алгоритм, натренированный на размеченной человеком выборке. Мусор встречается на снимках редко и выглядит разнообразно, поэтому метод поиска аномалий более эффективен и не требует трудоемкой ручной разметки.

В дальнейшем планируется дополнить базу данных анализами из других регионов для повышения точности модели.

Зачем это нужно?

Ежегодно в Мировой океан попадает до 23 млн тонн антропогенного мусора. Морские животные гибнут, заглатывая пластик или запутываясь в сетях. Новая разработка поможет отслеживать скопления мусора и своевременно их убирать.

МАХ | ВК | ДЗЕН