Ученые МТУСИ изучают возможности машинного обучения для распознавания и сортировки бытового мусора

Количество бытового мусора растет в геометрической прогрессии, поэтому его сортировка и переработка имеют колоссальную важность для сохранения экологии нашей страны. Согласно данным статистики, каждый житель России в среднем создает 400-500 кг бытового мусора в год.

По мнению ученых, целесообразно использовать возможности искусственного интеллекта для идентификации и сортировки бытового мусора. Основной задачей ИИ является разделение предварительно подготовленного объема мусора на перерабатываемые и не перерабатываемые отходы. Задача эта является достаточно сложной для автоматизации, так как бумажный стаканчик для кофе, например, может быть покрыт тонким слоем пластика, что автоматически исключает его из перерабатываемых отходов. Об этом CNews сообщили представители МТУСИ.

Магистрантом МТУСИ Менибаевым М.Р. была проанализирована соответствующая предметная область и предложено решение — нейронная сеть, настроенная на распознавание бытового мусора.

Для дообучения нейронной сети был использован сборный датасет, основывающийся на данных, расположенных в открытом доступе и собственных изображениях. Размер набора - 2527 изображений основных категорий бытовых отходов: стекла, металла, пластика, картона, бумаги и нескольких видов несортируемых отходов (в основном пищевых).

Нейронная сеть базируется на архитектуре ResNet34, содержит 34-сверочных слоя. Корректным пoдбoром кoлuчеcтва эпoх обучения и параметров сети удалось добиться значительных предварительных результатов. Точность классификации объектов составила 92,12%.

Участники проекта уверены, что использование возможностей искусственного интеллекта для сортировки мусора, повысит эффективность переработки отходов и положительно повлияет на окружающую среду.