Как искусственный интеллект помогает решать проблему отходов

Мусор — глобальный вопрос, который касается каждого из нас. В России реализуется мусорная реформа, а многие люди становятся адептами умеренного потребления. Тем не менее, эта проблема все еще остается острой. Возможно, технологии станут решающим фактором в борьбе с отходами.

Проблема мусора в России и в мире

По данным Всемирного банка, каждый год в мире производится более 2 млрд тонн твердых коммунальных отходов. К 2050 году это число может вырасти до 3,4 млрд тонн. По данным Минприроды, за год в России образуется около 70 млн тонн отходов, и каждый год — на 3% больше. Нормативное регулирование, сокращение потребления, переработка и повторное использование вещей, создание инфраструктуры для раздельного сбора мусора — лишь малая часть мер, которые предпринимаются для решения проблемы. Есть задачи, связанные с мусором, с которыми эффективнее и быстрее человека справляется искусственный интеллект.

Поиск мусора

Многие экосистемы, в том числе акватории и прибрежные зоны, страдают от мусора. Исследователи Университета штата Орегон при участии Национального управления океанических и атмосферных исследований США предложили искать мусор с помощью дронов с искусственным интеллектом. Поскольку искусственные предметы отражают поляризованный свет не так, как травы и камни, их можно выявить с помощью поляриметрической камеры. Дроны патрулируют побережья и наносят на карту скопления мусора, к которым по координатам приезжают рабочие для уборки.

Анализ заполненности мусорных баков

Системы в режиме реального времени анализируют видеопотоки или изображения с камер видеонаблюдения и выявляют мусор на дороге. Также они анализируют, насколько заполнены мусорные баки. Эту информацию можно использовать для уведомления соответствующих служб. Такие решения для Минцифры Республики Татарстан разработали участники финала конкурса «Цифровой прорыв 2021».

Сортировка мусора

Сортировать отходы по категориям рутинно, долго и сложно. Чтобы научить людей сортировать мусор, в Северо-Кавказском федеральном университете разработали интеллектуальную систему, которая с помощью сверточных нейросетей определяет по фотографиям, к какой категории относятся бытовые отходы.

Еще эту задачу можно доверить роботу с компьютерным зрением. Машина сопоставляет тип отходов с изображениями в базе и помещает объект в нужный контейнер. Чтобы повысить точность распознавания, нейросеть постоянно обучают. Такого робота-сортировщика тестируют в пилотном режиме на одном из московских мусороперерабатывающих комплексов.

Оптимизация работы коммунальных служб

За своевременностью вывоза твердых коммунальных отходов (ТКО) инспекторы следят с использованием аппаратуры ГЛОНАСС, которой оснащены транспортные средства, и фотоотчётов, которые направляют региональные операторы. Так они подтверждают факты вывоза мусора с каждой контейнерной площадки.

Так, например, в системе «ТКО — Башкортостан» каждый день регистрируются свыше 28 тысяч фотоотчётов с мест накопления ТКО «до» и «после» вывоза. Вручную проверить все фотоматериалы невозможно, поэтому факты вывоза мусора отслеживают методом случайной выборки.

Участники чемпионата конкурса «Цифровой прорыв. Сезон: искусственный интеллект» создали и обучили ML-модели, которые помогают выявлять аномалии на фотоснимках. Благодаря этому можно будет отказаться от многоуровневой проверки фотоотчетов методом случайной выборки.

Ранее +1Платформа рассказывала, что в интернете появится интерактивная карта экологических катастроф. WWF России и Fairy запустили национальную программу общественного мониторинга экологических аварий.

Подписывайтесь на наш канал в Яндекс.Дзен.