Российские учёные нашли способ обучать нейросети поиску пластика в океане

Об этом сообщили в Минобрнауки России через ТАСС.

По оценкам специалистов, ежегодно в Мировой океан попадает до 23 миллионов тонн антропогенного мусора, который серьёзно вредит экосистемам. Морские животные могут проглотить крупные частицы, затрудняющие дыхание, а также запутаться в пластиковых пакетах, сетях и волокнах. Поэтому важно своевременно выявлять и убирать скопления плавающего мусора.

Традиционно мусор ищут, осматривая поверхность океана с судов, что занимает много времени и требует значительных усилий. Альтернативой является анализ изображений с дронов или камер на борту судов с помощью нейросетей. Разработанная модель способна отличать пластик от птиц, бликов и капель на объективе, что позволяет использовать её для постоянного мониторинга состояния морей.

Для обучения алгоритма использовали видеозаписи с научно-исследовательского судна «Дальние Зеленцы» во время арктической экспедиции 2023 года. Учёные собрали 136 часов видео, разбили их на отдельные кадры и получили более полумиллиона изображений морской поверхности. Около 10 тысяч снимков были вручную размечены с указанием птиц, мусора, цветных бликов и капель воды на объективе.

На первом этапе нейросеть обучалась самостоятельно выявлять мусор, практически без использования размеченных данных. Ей показывали пары кадров с разными временными интервалами, и она училась находить любые отклонения от нормы. Затем дополнительный классификатор разделял обнаруженные аномалии по категориям. Второй этап обучения занял больше времени: алгоритму демонстрировали множество изображений с уже размеченными объектами. При этом нейросеть, прошедшая этап самообучения, показала на 30% большую эффективность в обнаружении мусора по сравнению с моделью, обученной только на размеченных данных.

Источник и фото - ecoportal.su