В МТУСИ изучили возможности машинного обучения для сортировки мусора
Исследователь из МТУСИ предложил распознавать и сортировать бытовые отходы при помощи искусственного интеллекта.
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.
Telegram 
Дзен 
VK Древнеримские инженеры проложили колоссальную сеть дорог через Европу, Северную Африку и Ближний Восток, многие участки которой до сих пор поражают безупречной прямолинейностью. Секрет строительства заключался в использовании трех особых геодезических инструментов, с помощью которых разбивали местность на ровные отрезки и размечали трассы.
Самый маленький дневной хищник Африки впервые попал под наблюдение с помощью GPS-трекеров. Ученые выяснили, что для выкармливания птенцов ему нужен участок почти в 14 раз меньше, чем у степной пустельги — ближайшего «рекордсмена» среди изученных птиц.
В вакууме космоса два металлических предмета, прижатые друг к другу, могут спонтанно свариться без какого-либо нагрева. Из-за отсутствия кислорода на поверхностях деталей разрушается защитный слой, в результате чего свободные электроны начинают мгновенно перемещаться между ними и соединяют два элемента в один монолит.
Американские ветеринары установили, что длина шага передних лап у пожилых собак отражает возрастные изменения в работе мозга. Когда у собак развивается деменция, шаги их передних лап становятся короче, причем эта связь не зависит от хронической боли в суставах.
Древнеримские инженеры проложили колоссальную сеть дорог через Европу, Северную Африку и Ближний Восток, многие участки которой до сих пор поражают безупречной прямолинейностью. Секрет строительства заключался в использовании трех особых геодезических инструментов, с помощью которых разбивали местность на ровные отрезки и размечали трассы.
Терраформировать Марс — то есть превратить в мир, где можно жить без защитных куполов — мечта человечества с того момента, как стало понятно, что это холодная планета с призрачной бескислородной атмосферой. Сейчас главный хедлайнер ее освоения — Илон Маск, компания SpaceX которого планирует первые полеты туда уже в 2028 году. Многие энтузиасты вспоминают слова Маска 14-летней давности: Красную планету надо лишь «подремонтировать», чтобы ходить без скафандра. Но между полетом и прогулками по городу-саду на Марсе лежит огромная пропасть. Пару лет назад Naked Science рассматривал положительный сценарий терраформирования. Пришло время подсчитать, сколько же лет и ресурсов потребуется.
Хотя длительность помех не превышала десяти секунд, это первый известный случай такого рода. Обычно спутникам не хватает мощности для создания радиосигналов той силы, что нужна для подобных помех.
Вселенная может оказаться «замкнутой» глобальной структурой, где свет от далеких галактик способен возвращаться к наблюдателю с разных направлений. Именно такой сценарий не удалось исключить авторам нового масштабного обзора. Проверить его предсказания астрономы смогут уже в ближайшие годы.
Ученые впервые на молекулярном уровне доказали, что обычная вода одновременно состоит из двух разных жидких состояний — более плотного и менее плотного, которые непрерывно сменяют друг друга. Раз молекулярная «двойственность» действительно существует, это подтверждает спорную 30-летнюю гипотезу. Новое открытие поможет, наконец, объяснить десятки «странных» физических аномалий воды, включая ее расширение при замерзании и парадоксальное изменение вязкости под давлением.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно