Российские учёные разработали систему на основе искусственного интеллекта, способную автоматически выявлять пластиковый мусор и другие загрязнения на поверхности арктических морей.
Совместная разработка Московского физико-технического института и Института океанологии РАН призвана решить проблему масштабного мониторинга загрязнения Мирового океана.
Загрязнение пластиком стало одной из главных угроз для экосистем, особенно в хрупкой экологии Арктики. Традиционные методы визуального наблюдения с борта судов требуют больших человеческих ресурсов и не обеспечивают необходимого охвата. Новая система использует два подхода машинного обучения — классификацию изображений с контрастным обучением и прямое детектирование объектов.
Алгоритмы были обучены на уникальном наборе данных, собранных во время арктической экспедиции 2023 года. Система проанализировала более 500 тысяч фотографий морской поверхности, сделанных в сложных условиях: при качке судна, наличии морской пены и солнечных бликов. Искусственный интеллект научился идентифицировать четыре типа объектов: морской мусор, птиц, блики на воде и капли на объективе, сообщает Наука.рф
Наиболее эффективным для обнаружения мусора оказался подход с использованием контрастного обучения ResNet50+MoCo, который показал точность в пять раз выше, чем популярный алгоритм YOLO в этой конкретной задаче. Учёные объясняют это тем, что морской мусор часто представляет собой мелкие и редко встречающиеся объекты, что является классической проблемой для машинного обучения.
В дальнейшем исследователи планируют усовершенствовать алгоритмы для работы в реальном времени и адаптировать их для использования на автономных платформах мониторинга. Это позволит создать эффективную систему постоянного наблюдения за загрязнением арктических акваторий.
