鹿兒島大學研究生院、日本海洋地球科學技術機構和九州大學的一個研究小組開發了一種系統，該系統使用 Pirika Co. 開發的垃圾收集 SNS Pirika，按類型可視化城市中的垃圾量。 ，開發了基於深度學習的圖像分析AI。
據說海洋塑膠污染的大部分來源（約 8%）是洩漏到城市的家庭垃圾。尤其是靠近河流的海灘，大量生活垃圾被沖上岸。對於減排措施來說，可視化作為污染源的城市中的垃圾在哪裡、有多少以及何種類型受到污染是極為重要的。
Pirika是一款用於撿垃圾的智慧型手機應用程式和SNS，在全球132個國家使用，總共撿起了3.6億個垃圾。我們這次開發的系統結合了這個智慧型手機應用程式和深度學習。這使得街道垃圾可視化、識別污染源的物品和位置成為可能，並有助於規劃優先污染對策。
此外，到目前為止，尚不清楚城市清潔活動在多大程度上對城市的持續美化做出了貢獻。利用這項技術，如果能夠針對特定區域建立定期觀測系統，就可以視覺化清潔效果對後續垃圾增加的貢獻程度（例如，垃圾的增加是否是垃圾增加的原因）。
同樣，如果根據這些定期觀測結果採取措施減少特定項目的排放，這些措施的效果可以在地圖上可視化並向公眾公開。實現這一目標的關鍵是公民科學，希望透過公民參與的智慧型手機應用程式收集數據將導致針對每個地區的特定係統的開發。
