Ученые Московского физико-технического института разработали и успешно опробовали роботизированный комплекс TerraCognitaBot для археологических работ. Устройство способно самостоятельно обследовать территорию будущих раскопок и создавать трехмерную карту подземных объектов, залегающих на глубине до 10 метров. Об этом пишет портал Известия.
В оснащение входят георадар с антенной мощностью 400 МГц, металлоискатель, GPS и компьютерное зрение. Собранные данные нейросеть привязывает к координатам и превращает в детализированную 3D-модель, избавляя археологов от трудоемкого подготовительного этапа, который сейчас выполняется вручную.
По словам старшего научного сотрудника лаборатории когнитивных динамических систем МФТИ Олега Буличева, робот освободит человека от рутинных операций и тяжелой работы в сложных условиях. Комплекс проходит заданный маршрут, одновременно снимая показания нескольких приборов и привязывая их к координатам, а оператор может сосредоточиться на анализе результатов.
Испытания проводились в неблагоприятных условиях: шел дождь, трава была выше машины, создавались радиопомехи. Тем не менее аппарат справился, ориентируясь по данным одометрии и корректируя курс нейросетью. При встрече с конусом-ориентиром он плавно замедлялся.
На ходу робот записывал показания георадара, металлоискателя и GPS, а синхронизация потоков происходила благодаря временным меткам. Собранные георадарные профили объединялись в единую 3D-модель участка. Сейчас команда обрабатывает данные и учит нейросеть отличать камни, корни и пустоты от значимых находок.
Эксперт НТИ по новым материалам и технологиям Евгений Вишневский считает, что разработка перспективна, но для серийного применения нужны испытания на больших разнородных территориях. Египтолог Галина Белова, научный руководитель Центра египтологических исследований РАН, настроена скептически: в Мемфисе, где она работает, слой металлического мусора достигает двух метров, что исключает использование робота. По ее словам, технология полезна только на участках с простой структурой земли.
Старший преподаватель РУДН Наталья Панасюк полагает, что сбор данных можно автоматизировать, но интерпретацию и составление карты должен выполнять человек. В дальнейшем авторы планируют научить нейросеть распознавать характер объектов, например, останки деревянного сруба или скелета.