В команду разработчиков вошли студенты института № 6 «Аэрокосмический» МАИ, обучающиеся по направлению «Экология и природопользование»: Антон Громаков, Александр Шпилевой и Андрей Чернышук.
Долой грязь: студенты создали приложение на базе нейросетей для мониторинга загрязнений в море
Группа студентов МАИ создала приложение для экологического мониторинга акватории черноморских портов, которое производит анализ спутниковых снимков с помощью нейросетей. Разработка позволит выявлять зоны загрязнения, которые не видны с берега, а также идентифицировать суда, допустившие сброс вредных веществ в воду.
«Программа самостоятельно собирает спутниковые снимки из свободных источников. Далее нейросеть сравнивает изображения и определяет, на каких из них есть загрязнения. Например, рядом с кораблём запечатлено тёмное пятно. Нейросеть по оттенку воды делает вывод о сливе и направляет сигнал в региональную экологическую службу, которая уже вручную изучает фотографии», – рассказал Антон Громаков.
Сопоставляя на снимках данные о состоянии воды и маршрутах кораблей, можно определить судно, которое произвело слив. Эти доказательства пригодятся для того, чтобы штрафовать нарушителей и пресекать подобные попытки в будущем. Разработчики уверены, что их проект поможет улучшить экологию в российских морях.
Приложение было написано на языке программирования Python. Нейросеть обучали на снимках, полученных с общедоступного европейского радиолокационного спутника Sentinel.
Хотя обучение проходило на базе снимков акватории Черного моря, ПО универсальное. Разработчики готовы настроить программу для работы в акватории любого российского порта от Охотского до Балтийского моря. Программистам требуется не более месяца, чтобы обучить нейросеть работе со спутниковыми снимками водной поверхности нового региона.
Продолжение ниже
Видео
Продолжение
«Госорганам будет легко и удобно работать с нашим приложением, потому что, в отличие от нас, им не потребуется искать общедоступные частные спутники. У них будет доступ к государственным спутникам ГЛОНАСС, что обеспечит системе высокую точность и эффективность», – отметил Антон Громаков.
На текущем этапе готова бета-версия приложения. В случае интереса со стороны заказчиков маёвцы готовы в течение нескольких месяцев доработать интерфейс, чтобы программой могли пользоваться даже технически неподготовленные специалисты.
Идея проекта родилась у студентов в 2022 году в процессе обучения в университете языку программирования Python. В апреле работа заняла призовое место на Международной молодёжной научной конференции «Гагаринские чтения».
Загружаем