Российские ученые раскрыли детали обучения нейросети для поиска мусора в океане

Исследователи из Балтийского федерального университета имени Канта, МФТИ и МГУ разработали технологию автоматического поиска пластикового загрязнения в морской среде. Система способна анализировать видеопоток с судов и точно идентифицировать мусор, отличая его от птиц или солнечных бликов. По данным Минобрнауки РФ, ежегодно в океан попадает около 23 миллионов тонн отходов, угрожающих фауне.

Для создания алгоритма использовались материалы арктической экспедиции 2023 года, включающие 136 часов видеозаписи. В ходе экспериментов выяснилось, что метод самообучения нейросети показал на 30% более высокую точность по сравнению с классическим обучением на размеченных данных. Новая технология позволит оперативно отслеживать экологическую обстановку и ускорит процесс ликвидации загрязнений в акваториях.