• Ученые из МФТИ, МГУ имени М. В. Ломоносова и БФУ имени Иммануила Канта разработали нейросеть для автоматического распознавания плавающего мусора в океане.
• Модель нейросети отличает пластик от птиц, бликов и капель на объективе камеры и может использоваться для мониторинга состояния морей.
• Ежегодно в Мировой океан попадает до 23 млн тонн антропогенного мусора, наносящего вред экосистемам.
• Традиционный метод поиска мусора - просмотр поверхности океана с судов - долгий и трудозатратный процесс.
• Альтернативным методом является анализ снимков поверхности океана с помощью дронов или камер на бортах судов.
• Для обучения и тестирования нейросети использовались кадры видеозаписей с научно-исследовательского судна «Дальние Зеленцы».
• Нейросеть успешно обучалась на кадрах с разными временными промежутками и изображениями с отмеченными вручную объектами.
• Нейросеть, прошедшая «самообучение», оказалась на 30% эффективнее в поиске мусора на снимках, чем алгоритм, обученный на размеченных человеком кадрах.