Как россияне разметили самую большую базу фотографий отходов сидя дома на самоизоляции

В этом блоге экологического проекта TrashBack (http://trashback.ru) мы будем расказывать о нашем опыте разработки и внедрения инновационных технологий по сбору и переработке отходов.

Проект TrashBack задумывался мной как способ помочь решить экологические проблемы в Реутове, городе проживания моей семьи. Когда мы сюда переехали, оказалось, что экологическая обстановка тут совсем неблагоприятная. В трех километрах находится мусорный полигон Кучино, закрытый после оращения местных жителей к Президенту РФ и ставший один из главных триггеров мусорной реформы по всей стране, в соседнем районе находится Люберецкий мусоросжигательный завод и очистные сооружения, совсем недалеко - НПЗ в Капотне. Соседство не из приятных. До начала рекультивации Кучинского полигона часто чувствовался неприятный запах сереводорода по всему Реутову и части востока Москвы.

Как россияне разметили самую большую базу фотографий отходов сидя дома на самоизоляции

Первое, что мы сделали - это создали технологию трекинга отходов с помощью уникальных штрих-кодов на пакетах (позже - радиочипов). Благодаря персональной ответственности, прозрачности пути отходов и мотивации за раздельный сбор нам быстро удалось получить существенный охват жителей города (сейчас приложением пользуется около 7% домохозяйств города). Было особенно приятно, когда о данной технологии написал Илья Варламов и рекомендовал ее внедрение в других городах. Пока этой рекомендацией никто из российских городов не воспользовался. Если Вам интересно, чтобы мы рассказали об этом подробнее - напишите в комметриях, пожалуйста.

С началом пандемии у нас было около трех тысяч пользователей. Мы решили, что стоит предложить им простую работу на самоизоляции, которая может быть нами оплачена и полезна в развитии проекта. Такой работой стала разметка фотографий отходов.

Как известно, для того, чтобы обучить нейронную сеть точно распознавать объекты, узнавать человека, транскрибировать речь или решать другие сложные задачи, нужно дать этой сети большое число положительных и отрицательных примеров. К примеру, чтобы нейронная сеть точно узнавала ПЭТ-бутылку, алюминиевую банку или другой тип отходов на фото или видео, а также находила их место, потребуются тысячи фотографий этих отходов с отметкой где конкретно они находятся.

Мы сделали такой сервис внутри нашего мобильного приложения и запустили сбор фотографий по всей России в марте 2020 года. Пользователь фотографировал свой мусор дома и размечал. За каждую точную разметку (каждую разметку дополнительно валидируем) мы платили Экойнами - нашей внутренней валютой, которая может быть конвертирована в баллы "Давайте дружить" сети магазинов здорового питания ВкусВилл.

Вот уже полтора года мы продолжаем собирать фотографии отходов от пользователей. За это время мы собрали более 270 тыс проверенных разметок по 8 типам наиболее популярных отходов.

Имея такую значительную базу, мы обучили собственную нейронную сеть распознавать отходы и начали применять ее для решения проблем с сортировкой и переработкой бытовых отходов.

С 2021 года мы начали производить устройства по приему отходов от населения и выплате за это мотивации (баллов). Распознают отходы они с помощью этой нейронной сети, в обучении которой принимали участие тысячи Россиян.

Фандомат с нейронной сетью
Мусорный бак, распознающий отходы с помощью нейронной сети

На днях мы запускаем проект по замене мусоропровода на пункт приема отходов, который идентифицирует пользователя и распознает упаковку с помощью нейронной сети и выплачивает сдающему баллы за каждую единицу сданных отходов. Об этом проекте мы расскажем в следующем посте

#раздельныйсбор #экология #мусор #сортировкамусора

22
Начать дискуссию