Фрески из Помпей помогут восстановить роботы

На месте древнеримского города Помпеи работает финансируемый Евросоюзом проект RePAIR, целью которого является сборка найденных на развалинах артефактов и восстановление фресок. Под руководством инженеров Университета Ка-Фоскари (Италия) эту задачу поручили роботам.

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Источник изображения: pompeiisites.org

В рамках проекта используются технологии распознавания изображений, основанные на искусственном интеллекте алгоритмы сборки пазлов, а также высокоточные роботизированные манипуляторы, которые облегчат экспертам утомительные и продвигающиеся медленно реставрационные работы. Две роботизированные руки заканчиваются подвижными кистями разных размеров; камеры, выступающие датчиками машинного зрения, помогают распознавать, захватывать и собирать фрагменты, не повреждая их хрупкие поверхности.

Помпеи, некогда процветающий городок под Неаполем, были уничтожены и покрыты вулканическим пеплом во время извержения Везувия в 79 году н.э. Учёные пытаются восстановить частично сохранившиеся фрески двух потолочных росписей, которые получили повреждения не только во время того извержения, но и в ходе бомбардировок во Вторую мировую войну; а также фрески обрушившегося в 2010 году «Дома гладиаторов». На этапе предварительного тестирования были созданы копии объектов, чтобы не создавать угрозу повреждения оригиналов.

Инженеры-робототехники продолжают разработку и проектирование системы; специалисты в области ИИ и машинного обучения создали алгоритмы для восстановления фресок с использованием подбора по цветам и узорам, которые может не различить человеческий глаз. В чём-то это напоминает сборку пазла, говорят эксперты, но с поправкой на недостающие элементы и то, что изображения конечного результата нет. «Это как купить четыре или пять коробок пазлов. Перемешиваешь всё вместе, выбрасываешь коробки и пытаешься собрать четыре или пять комплектов одновременно», — рассказал Reuters координирующий проект профессор Марчелло Пелильо (Marcello Pelillo).