Нейросеть анализирует аэрофотоснимки побережья и делит мусор на шесть типов: рыболовные сети, железо, резина, крупный пластик, бетон и древесина. Точность классификации — выше 80%. Модель отмечает координаты расположения мусора на карте, указывает его состав и вес. Эти данные помогают рассчитать размер необходимой группы людей и количество техники для уборки.
Решение использовали во время экспедиций на территориях Кроноцкого заповедника и Южно-Камчатского заказника на Камчатке. С помощью нейросети специалисты выяснили, что больше всего побережье загрязнено пластиковой тарой и упаковкой (33-39%), а также отходами промышленного рыболовства (27–29%). Эксперты рассчитали, что для очистки берега потребуется группа в 20 волонтёров, два самосвала, два квадроцикла и фронтальный погрузчик. Благодаря использованию дронов и нейросети организовать уборку пяти тонн отходов удалось в 4 раза быстрее, чем без использования технологии.
В 2025 году технологию планируют использовать в других национальных парках и заповедниках Дальнего Востока и Арктики. Вывоз отходов из этих регионов особенно затруднен из-за их транспортной доступности, и решение поможет лучше планировать уборку мусора в таких районах.
Технологию можно научить находить другие виды отходов. Код разработки также выложен в открытый доступ. Ее можно применять по всему миру для организации мониторинга разных видов отходов. Узнать больше о проекте можно на специальном сайте.