دراسة حالة: DeepPlastic وYOLOv5
اكتشف كيف تتصدى Ultralytics لتلوث المحيطات بالبلاستيك باستخدام AUVs وYOLOv5 للكشف الفعّال تحت الماء وتنظيفه.
تخنق المواد البلاستيكية الحياة البرية البحرية: ففي كل دقيقة، تُلقى حمولتا شاحنتين من البلاستيك في محيطاتنا، بما يعادل أكثر من 10 ملايين طن سنويًا. ويذكر علماء DeepPlastic أن هذا البلاستيك البحري يشكل تهديدات مجتمعية لـ"البيئة البحرية، وسلامة الغذاء، وصحة الإنسان، والسياحة البيئية، والمساهمات في تغير المناخ".
ولمكافحة ذلك، يبحث فريق الباحثين والمهندسين هذا في كيفية تمكين الرؤية الحاسوبية من إزالة البلاستيك من محيطاتنا.
باستخدام تقنية التعلم العميق، طوّر باحثو DeepPlastic نهجًا يستخدم المركبات ذاتية التشغيل تحت الماء (AUVs) لمسح البلاستيك الموجود أسفل سطح المحيط مباشرةً، حيث لا يزال بإمكان الضوء اختراقه، وتحديده وقياس كميته، أو ما يُعرف بالطبقة الإبيبيلاجية.
«كان هدفنا إنشاء نموذج صغير جدًا بسرعة استدلال عالية جدًا يمكن استخدامه لاكتشاف البلاستيك.» Jay Lowe، باحث في التعلم الآلي
درّب فريق DeepPlastic نموذجين صغيرين ودقيقين، هما YOLOv4 وYOLOv5، مما أتاح اكتشاف الأجسام في الوقت الفعلي. ودُرّبت هذه النماذج على مجموعة بيانات DeepTrash، التي تألفت من:
- 1900 صورة تدريب، و637 صورة اختبار، و637 صورة تحقق (تقسيم بنسبة 60 و20 و20)
- صور ميدانية التُقطت من بحيرة تاهو وخليج سان فرانسيسكو وخليج بوديغا في كاليفورنيا.
- صور من الإنترنت
«كنا نبحث عن خوارزمية لاكتشاف الأجسام توفر دقة عالية وتتميز بسرعة فائقة. فالبيئات المحيطية التي نعمل فيها قاسية، وتضاريسها وعرة. وقد حقق Ultralytics YOLOv5 النجاح على جميع الأصعدة بوصفه أفضل نموذج لاكتشاف الأجسام كان بإمكاننا استخدامه.» «نحن نحب استخدام YOLOv5 لأنه سهل جدًا في الإعداد والاستخدام، كما أنه يحقق باستمرار النتائج التي نرغب فيها.» «بالنسبة إلى أي نماذج مستقبلية سننشرها، سيكون YOLOv5 خيارنا الأول دون أدنى شك.» Gautam Tata، باحث في التعلم الآلي
اطّلع على مستودع DeepPlastic، والبحث المنشور، وملخص الفيديو.
