Точность выявления нарушений при помощи нейронной сети на объектах размещения отходов в России превысила 90%. Российский экологический оператор подвел итоги тестирования нейросети в сфере обращения с твердыми коммунальными отходами (ТКО).
«Мы создали свою информационную систему для мониторинга объектов размещения ТКО и добавили в нее модуль искусственного интеллекта (ИИ). В рамках модуля у нас уже сейчас разработано 10 алгоритмов, позволяющих обрабатывать медиаданные, в частности, фото- и видеопотоки, полученные с беспилотников, и фиксировать нарушения. Показатель эффективности данных алгоритмов российских разработчиков уже достигает порядка 90%. Обучение нейросети продолжается, в дальнейшем возможности ее использования будут расширяться», — сообщил генеральный директор РЭО Денис Буцаев.
В 2024 году РЭО планирует развивать алгоритмы. Полученные результаты облетов 2024 года передадут нейросети, чтобы она продолжала обучаться. Также по итогам текущего года планируется расширение алгоритмов нейронной сети.
«Процесс обучения нейросети происходит в несколько этапов. Фото и видеоматериалы, полученные в результате облетов полигонов при помощи беспилотников, загружаются через специальную программу в нейросеть. Происходит обработка полученных данных и фиксация нарушений. Чем больше данных, тем выше точность выявления нарушений. Данное инновационное решение позволяет оптимизировать работу аналитиков и повысить эффективность проекта», — пояснил заместитель генерального директора РЭО по цифровизации Алексей Буров.
Одним из алгоритмов нейронной сети является подсчет скопления птиц над объектами обращения с ТКО. В будущем этот инструмент может стать незаменимым помощником при проведении орнитологических исследований.
