Количество бытового мусора растет в геометрической прогрессии, поэтому его сортировка и переработка имеют колоссальную важность для сохранения экологии. Согласно статистике, каждый житель России в среднем создает 400–500 килограммов 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 — достаточно сложна для автоматизации, так как бумажный стаканчик для кофе, например, может быть покрыт тонким слоем пластика, что автоматически исключает его из перерабатываемых отходов.

Магистрант МТУСИ Максим Менибаев проанализировал соответствующую предметную область и предложил решение — нейронная сеть, настроенную на распознавание бытового мусора. Для обучения нейронной сети ученый использовал 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 кoличеcтва эпoх обучения и параметров сети удалось добиться значительных предварительных результатов. Точность классификации объектов составила 92,12 процента.

«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», — прокомментировал доцент кафедры «Интеллектуальные системы в управлении и автоматизации» МТУСИ, кандидат технических наук, руководитель центра робототехники МТУСИ, Вячеслав Воронов.

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

Работа опубликована в DSPA.