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.
Долой грязь: студенты создали приложение на базе нейросетей для мониторинга загрязнений в море

В команду разработчиков вошли студенты института № 6 «Аэрокосмический» МАИ, обучающиеся по направлению «Экология и природопользование»: Антон Громаков, Александр Шпилевой и Андрей Чернышук.

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

«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.

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

«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».