Учёные НИУ «БелГУ» получили грант на разработку роботизированной линии сортировки мусора
Они научат искусственный интеллект распознавать и классифицировать различные виды бытовых отходов.
Команда молодых учёных НИУ «БелГУ» сможет использовать один из IT-сервисов Яндекса для обучения нейронной сети распознаванию мусора. Как сообщили в пресс-службе Белгородского госуниверситета, исследовательская группа под руководством доцента кафедры информационных и робототехнических систем Анатолия Шамраева, получила от компании «Яндекс.Облако» гранатовую поддержку в размере 100 тыс. рублей на использование до конца 2021 года сервиса Yandex DataSphere для проведения научных исследований.
Реализация проекта предполагает использование тензорных мощностей сервиса Яндекса для обучения сверхточной нейронной сети. Искусственный интеллект научится распознавать и классифицировать различные виды бытовых отходов (пластика, бумаги, металла, стекла).
«Главная задача при использовании облачного сервиса – обучить модуль технического зрения классификации отдельных фрагментов бытовых отходов. Начальный этап обучения заключается в обработке нейросетью порядка 5 тыс. изображений для каждого класса объектов», – отметила руководитель физико-технического направления института инженерных и цифровых технологий Ольга Иващук.
Она пояснила, что планируется многократное обучение системы за счёт проведения тестовых запусков, генерации псевдо-меток обнаружений и корректировки массива данных, поступавших на момент предыдущего обучения. Полученная модель в дальнейшем будет использоваться в составе ранее разработанного молодыми учёными вуза программного обеспечения «Программа для распознавания и классификации бытовых отходов».
«Видеопоток анализируется нейросетью, для каждого обнаруженного объекта бытовых отходов определяется класс и координаты на рабочей плоскости конвейера, далее они передаются роботу-манипулятору, который, исходя из полученных данных, осуществляет перемещение к объекту и его захват», – рассказал Анатолий Шамраев.
Эта разработка обеспечит автоматизированную классификацию твёрдых бытовых отходов. После такой сортировки их будет проще отправлять на утилизацию или вторичную переработку.
