В России нейросеть отслеживает работу более 1,2 млн мусорных площадок
Система мониторинга контейнерных площадок с использованием нейросети охватывает более 1,2 млн объектов по всей России, о чем сообщает пресс-служба Российского экологического оператора.
Она позволяет контролировать ситуацию в режиме реального времени, повышать прозрачность отрасли обращения с отходами, а также своевременно выявлять нарушения.
Реформа обращения с отходами — это в первую очередь про качество жизни. Чистые дворы и отсутствие переполненных контейнеров — базовое ожидание жителей. Использование цифровых инструментов позволяет сделать отрасль более прозрачной и выстроить системную работу, чтобы такие проблемы решались быстрее и не повторялись. Искусственный интеллект, разработанный компанией «Сивиэс», автоматически выявляет нарушения на контейнерных площадках, в том числе переполнение контейнеров, наличие отходов рядом с ними, блокировку проезда для мусоровозов, а также отсутствие контейнеров. Все данные поступают в систему учета отходов ФГИС УТКО через мобильное приложение «Водитель ТКО» и другие региональные цифровые сервисы.
Изображение GrokНейросеть позволяет составлять картинку по регионам, сведения о нарушениях передаются региональным операторам и органам власти. По данным за первый квартал 2026 года, ежедневно обрабатывается более 84 миллионов фактов фотофиксации вывоза отходов. При этом системой было зафиксировано 11 тыс. нарушений.
Мы создали технологию, которая делает невозможное: наш искусственный интеллект в одиночку заменяет труд более тысячи специалистов. Ежедневно система обрабатывает миллионы фото и видео, с идеальной точностью выявляя нарушения — от переполненных баков до выброшенного у дома строительного мусора. Это сложнейшая математика, основанная на самых современных мировых исследованиях и практиках, превращенная в эффективный и понятный сервис. Для нас это отличный пример проекта, где мы берем огромные объемы данных и строим на их основе системы, которые работают быстрее и точнее человека, помогая делать мир лучше.
Полный текст статьи читайте на iXBT
