Российские учёные научили нейросеть находить пластиковый мусор в океане

Исследователи БФУ имени Канта, МФТИ и МГУ разработали оптимальный метод обучения нейросети для распознавания плавающего мусора по видеозаписям с борта судна.

Мировой океан задыхается от пластика. Ежегодно в него попадает до 23 миллионов тонн антропогенного мусора. Морские животные гибнут, экосистемы разрушаются. Отслеживать скопления мусора необходимо, но делать это вручную с судов — долго и трудоёмко. Российские учёные нашли решение.

Исследователи Балтийского федерального университета имени Канта совместно с коллегами из МФТИ и МГУ имени Ломоносова создали нейросеть, способную автоматически распознавать плавающий мусор в океане по видеозаписям с борта судна. Представленная модель отличает пластик от птиц, бликов и капель на объективе камеры, что позволяет использовать её для постоянного мониторинга состояния морей.

Для обучения алгоритмов учёные использовали видеозаписи, сделанные с борта научно-исследовательского судна «Дальние Зеленцы» во время арктической экспедиции 2023 года. Было собрано 136 часов материала, которые разбили на отдельные кадры, получив более полумиллиона фотографий морской поверхности. На примерно 10 тысячах снимков исследователи вручную отметили птиц, мусор, цветные блики и капли воды, попавшие на объектив.

На первом этапе нейросеть обучалась самостоятельно, почти без помощи человека. Алгоритму показывали пары кадров, сделанных с разными временными промежутками. Анализируя изменения, нейросеть создала представление о том, как выглядит обычный океан, и научилась определять любые отклонения от нормы — мусор, птицу или необычный блик. Затем дополнительный классификатор различал эти аномалии между собой по внешним признакам.

Второй метод обучения занял больше времени: алгоритму показывали множество изображений с уже отмеченными вручную объектами, после чего он научился находить такие же объекты на новых снимках.