Yandex présente son réseau nerveux artificiel basé sur l'IA pour le nettoyage des déchets

ARTA - Yandex B2B Tech, Yandex School of Data analyse et l'Université fédérale de l'Ear East (FEFU) introduisent un réseau neuronal, une solution d'IA pour accélérer le processus de nettoyage des déchets sur les rives.

développée par Yandex sous la forme d’exploitation ouverte à partir d’IA, cette solution à code ouvert peut aider les institutions environnementales et les communautés de bénévoles à accélérer le processus de transport de déchets denses, y compris les plastiques, dans les zones écologiques considérées comme sensibles dans le monde entier.

rénal. Avec des fonctionnalités d’apprentissage automatique ou d’apprentissage automatique, la détection et l’analyse peuvent être effectuées automatiquement par les réseaux neuronaux. Même le processus d’évaluation de la pollution a été simplifié avec succès.

castique : la technologie a été utilisée avec succès dans les régions reculées de la Réserve fédérale du Sud du Camchatka, en Russie de l'Est, et est actuellement à l'étude dans la région arctique et d'un certain nombre d'autres régions.

castique : au cours du processus d'essai dans le réserve naturel de Kamchatka, le réseau neuronal a constaté que 33-39% des déchets de la côte étaient conteneurs et emballages en plastique, et 27-29% provenaient de l'industrie de la pêche.

Les technologies de réseau neuronal peuvent être développées et mises en œuvre davantage par des équipes locales de bénévoles et des institutions gouvernementales, à la fois en Indonésie et dans d’autres pays.

de plus, grâce à une base complète de code source ouvert, l’ajustement des réseaux neuronaux peut être effectué pour détecter de nouveaux types de déchets, surveiller les espèces en danger et soutenir d’autres efforts environnementaux.

rame neural de Yandex et FEFU peut également être intégré à divers outils de cartographie, tels que le logiciel spatial QGIS, qui est également source ouverte.

développées solutions d’IA utilisent une visualisation informatique, pour s’assurer que la détection des déchets denses peut être effectuée automatiquement. Cette méthode peut diviser certains types de déchets tels que les filets de poisson, le fer, le caoutchouc, les gros morceaux en plastique, le béton et le bois, atteignant une précision de plus de 80%.

rénal cartographient ensuite l’emplacement des déchets, effectuent des estimations du volume et du poids, calculent la main-d’œuvre et l’équipement nécessaires - y compris les camions de transport de déchets et les véhicules pour tous les domaines.