鹿儿岛大学研究生院、日本海洋研究开发机构和九州大学等组成的研究小组，利用 Pilika 公司开发的捡拾垃圾 SNS Pilika 和基于深度学习的图像分析人工智能，开发出了一套可视化城市垃圾数量的系统。

据悉，海洋塑料污染的来源大部分（约 80%）是洒落到城镇的生活垃圾。 特别是在河流附近的海滩上，大量生活垃圾被冲到岸边。 要采取减少污染的措施，就必须直观地了解城市中哪些地方、在多大程度上、以何种垃圾为污染源。

智能手机应用程序 Pilika 是一种捡拾垃圾的社交网络服务，已在全球 132 个国家使用，累计捡拾了 3.6 亿件垃圾。 此次开发的系统将这款智能手机应用与深度学习相结合。 这使得城市垃圾的可视化成为可能，从而识别出污染源的物品和地点，有助于制定优先的污染控制措施。

目前，街道清洁活动在多大程度上促进了城市的持续美化，尚为未知数。因此，如果能利用这项技术建立起针对特定区域的定期观测系统，就可以直观地了解清洁效果在多大程度上与垃圾的增加有关。

同样，如果根据这种定期观测的结果，采取措施控制某些物品的排放等，那么就可以在地图上直观地显示这些措施的效果，并向社会公布。 实现这一目标的关键在于公民科学，通过公民参与的智能手机应用程序收集数据，公民科学有望发展成为各地区特有的系统。