Студентка Института информационных технологий и программирования Санкт-Петербургского государственного университета аэрокосмического приборостроения Татьяна Краснова применила методы машинного обучения для обнаружения и локализации полиэтилентерефталатных бутылок на несанкционированных свалках внутри городов и за их пределами. Об этом «Жуковский.Life» рассказали в пресс-службе университета.
ПЭТ-бутылки широко используются благодаря удобству, но становятся серьезной экологической проблемой из-за большого объема пластиковых отходов и неправильной утилизации. Поэтому создание технологий, облегчающих выявление мусора, крайне важно.
Практика показала, что искусственный интеллект значительно ускоряет процесс выявления и сортировки отходов. Созданная Татьяной нейронная сеть достигает средней точности распознавания около 92%. Дополнительно применяется технология RTAB-Map, позволяющая одновременно определять местоположение бутылок, фотографировать их и строить карту территории в режиме реального времени.
В дальнейших планах система будет полностью автоматизирована: робот-сканер исследует местность, нейросеть идентифицирует и классифицирует отходы, запоминая их координаты. На основе этих данных формируется 3D-карта с отметками загрязнений. Второй робот получает карту и направляется к указанных точкам для сбора мусора.
Разработанный прототип программно-аппаратного комплекса имеет большие перспективы для внедрения в экологический мониторинг и программы очистки несанкционированных свалок. Следующий этап — интеграция дополнительных датчиков для повышения точности локализации и расширение списка распознаваемых отходов, что повысит эффективность и сферу применения технологии.
Лесные пожары в арктической Сибири становятся сильнее из-за климата. Температура в Арктике растет вдвое быстрее, чем в среднем на планете, что ведет к сушке воздуха и почвы и облегчает возгорание лесов.