Проекты

Описание инициативы (проектной идеи)

Проект направлен на решение острой проблемы мониторинга микропластика в окружающей среде. Сегодня ручная обработка микроскопических изображений частиц микропластика в научных коллективах ограничивает скорость и масштабность исследований, что снижает качество оценки эффективности природоохранных мер. Наша инициатива удовлетворяет потребность научного сообщества в автоматизированных, точных и масштабируемых инструментах анализа.

Цель проекта — разработка и обучение нейронной сети для автоматического выявления и классификации микропластика на изображениях с микроскопа. Нейронная сеть повысит скорость обработки данных в десятки раз по сравнению с ручным анализом, обеспечит более полное и объективное картирование загрязнения, тем самым повысив научную обоснованность принимаемых экологических решений.

В рамках проекта команда осуществит поэтапный сбор и разметку крупного набора микроскопических изображений, полученных как в предыдущие годы мониторинга, так и в ходе последующих полевых экспедиций. Особое внимание будет уделено разнообразию видов пластика, чтобы обеспечить высокую обобщающую способность модели. Разметка будет выполняться вручную специалистами с экологическим образованием, что гарантирует высокое качество обучающего датасета.

На основе полученных данных будет реализована и дообучена модель компьютерного зрения (YOLOv8), специально адаптированная под задачи обнаружения микропластика. Ключевым направлением станет обеспечение устойчивости модели к визуальным помехам, характерным для реальных фильтров и проб, — таким как органические и минеральные остатки, такие как частицы растений, песчинки и др. Для этого будут применяться методы регуляризации, аугментации и активного обучения.

Также будет создано интуитивно понятное, кроссплатформенное приложение, которое позволит исследователям загружать изображения, выполнять автоматический анализ и экспортировать результаты. Приложение будет распространяться открыто и бесплатно, с возможностью интеграции в учебный и исследовательский процесс.

Для максимального охвата целевой аудитории и практического внедрения технологии планируется активная коммуникация с партнёрскими вузами, а также популяризация проекта через участие в научных конференциях, образовательных мероприятиях и профильных форумах. Это обеспечит широкое распространение и использование решения в научной, образовательной и экологической среде — от студенческих лабораторий до международных исследовательских программ.

Результатом проекта станет полнофункциональное приложение и валидированная нейросетевая модель, доступная для открытого использования. Эффективность будет подтверждена через сравнение результатов автоматического и ручного подсчета микропластика на тестовых выборках, а также обратную связь от первых пользователей приложения.

Проект реализуется междисциплинарной командой, объединяющей специалистов в экологии и машинном обучении:
– Э. Г. Рябова, кандидат географических наук, доцент кафедры экологии и природопользования Географического факультета МПГУ, эксперт с практическим опытом работы в Арктике. С 2021 года организует научные экологические экспедиции на Соловки, где её команда проводит исследования по гидрохимии, микропластиковому загрязнению, микроклимату, состоянию литорали и воздействию ТКО на экосистемы. Участвовала в реализации грантовых программ города Москвы, имеет благодарности от Минпросвещения РФ и администрации Конгресса молодых учёных.
– А. О. Мещеряков, выпускник ВМК МГУ, магистрант МГУ Саров, разработчик нейросети АФИИНА(представлена на КМУ 2023), участник команды-победителя отраслевого конкурса аванпроектов Росатома 2025, и спикер мероприятий по искусственному интеллекту.

К проекту также присоединилась команда студентов-программистов из ведущих технических вузов России, заинтересованных в решении экологических задач с применением современных технологий. Их участие обеспечит гибкость разработки и потенциал масштабируемости решений проекта.