Сортировать бытовые отходы с точностью до 92% научили нейросеть в московском вузе

Студент магистратуры Московского технического университета связи и информатики (МТУСИ) Максим Менибаев создал технологию сортировки отходов при помощи искусственного интеллекта. Для обучения нейросети использовалось более 2500 изображений основных категорий бытовых отходов – стекла, металла, пластика, картона, бумаги, а также нескольких видов несортируемых отходов – в основном пищевых. Точность классификации объектов составила 92,12%, сообщили в пресс-службе вуза.

«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», – подчеркивается в сообщении.

«Хорошие показатели классификации можно объяснить удачной структурой нейронной сети и ее предварительным обучением, однако результаты работы всегда можно улучшить, повысив качество изображений в обучающем наборе и их количество. Машинное обучение действительно дает возможность качественно изменить процесс сортировки мусора, который сегодня в основном реализуется вручную», – заявил руководитель Центра робототехники МТУСИ Вячеслав Воронов.

Сортировка бытовых отходов позволяет повторно использовать часть ресурсов, но ее эффективность невысока без предварительного раздельного сбора отходов. Сейчас значительная часть вторсырья не используется из-за загрязнения пищевыми отходами, выброшенными не в тот контейнер, где они должны находиться. Подробнее о том, что важно знать о раздельном сборе и сортировке отходов, можно прочитать по ссылке.