Курс на ИИ: российская разработка для обнаружения морского мусора в Арктике

Отловить мусор

По данным ООН, ежегодно в Мировой океан попадает 8 миллионов тонн морского мусора. В Арктике по приблизительным подсчетам «плавает» менее процента от общего количества — около 1200 тонн. Однако и эти объемы мусора губительны для экосистем региона. Мусор, попадающий в холодные воды, не разлагается десятилетиями, вмерзает в лед и ускоряет его деградацию, отравляет жизнь обитателям глубин. Бороться с этой напастью сложно: масштабы акватории колоссальные, а условия наблюдения — крайне тяжелые.

Ученые из МФТИ и Института океанологии РАН представили инновационную систему на основе искусственного интеллекта, способную в автоматическом режиме обнаруживать морской мусор на поверхности арктических вод. Она устанавливается на суда и в реальном времени анализирует изображения с камер, выискивая посторонние объекты среди волн, бликов и брызг. Обучили нейросеть на данных, собранных во время научной экспедиции 2023 года. Разработчики обработали более 500 тысяч фотографий поверхности Баренцева и Карского морей. Система находит четыре типа объектов: морской мусор, птиц, солнечные блики на воде и капли на объективе.

С высокой точностью

Главная «фишка» разработки — ее устойчивость к сложным морским условиям. Система также способна обнаруживать даже относительно мелкие объекты, что особенно важно для ранней диагностики загрязнений. При этом точность российской разработки достигает 0,4. Для сравнения, популярный алгоритм YOLO смог достичь точности лишь около 0,1 для этой задачи. Технология может стать основой для системного мониторинга и своевременного удаления отходов до их вмораживания или затопления.

Сегодня в России ИИ достаточно широко используется для экологического мониторинга Арктики. Так, например, нейросеть от «Яндекса» помогает очищать побережья. На аэрофотоснимках она ищет шесть типов мусора. А нейросеть от ученых МФТИ и Института океанологии РАН предсказывает экстремальные погодные явления в Арктике быстрее и точнее глобальных прогнозов, что крайне важно для судоходства и освоения региона.

Особую сложность представляли сложные условия съемки: морская пена, качка судна и обширные блики от солнца, — которые сильно затрудняют обнаружение мелких объектов на поверхности воды и на небольшой глубине. Разработка особенно актуальна для Арктического региона, где загрязнение нерастворимым антропогенным мусором представляет растущую угрозу для хрупкой экосистемы

Михаил Криницкий

Заведующий лабораторией машинного обучения в науках о Земле МФТИ

Уникальный и чистый регион

Новая система может быть интегрирована в инфраструктуру Северного морского пути для экологического сопровождения судоходства. Ее алгоритмы возможно адаптировать и для анализа данных с автономных дронов, спутников и даже для управления автоматизированными платформами для сбора мусора. Более того, технология обладает серьезным экспортным потенциалом. Проблема загрязнения океанов — глобальна. Российский программный модуль, вероятно, заинтересует международные природоохранные организации, связанные с очисткой акваторий по всему миру.

Российские ученые создали не просто «еще одну нейросеть». Они предложили практически ориентированное решение для одной из самых острых проблем уникального региона.