Ученые улучшили нейросети для обнаружения пластика в океане

Ученые из МФТИ, МГУ имени М.В. Ломоносова и БФУ имени Иммануила Канта с коллегами нашли оптимальный метод обучения нейросети, способной автоматически распознавать плавающий мусор в океане по видеозаписям с борта судна. Представленная авторами модель отличает пластик от птиц, бликов и капель на объективе камеры, благодаря чему может использоваться для постоянного мониторинга состояния морей нашей страны. Результаты исследования, поддержанного грантом Президентского Фонда природы № ЭКО-25-2-003542, опубликованы в журнале Remote Sensing.

По оценкам специалистов, в Мировой океан ежегодно попадает до 23 миллионов тонн антропогенного мусора, который наносит серьезный вред экосистемам. Морские животные могут проглотить крупные частицы, препятствующие дыханию, а также запутаться в пакетах, сетях и волокнах из пластика. Поэтому важно отслеживать скопления плавающего морского мусора, включая пластиковый, в морях и своевременно их убирать.

Обычно такой мусор ищут, просматривая поверхность океана с судов, однако это долгий и трудозатратный процесс, а потому проводить мониторинг больших территорий очень сложно. В качестве альтернативы можно анализировать снимки поверхности океана, сделанные дронами или камерами на бортах судов. Для этого нужны надежные нейросети, способные отличать пластиковый мусор от других случайных объектов, например, морских животных, пены и бликов на воде.