11:57, 06 января 2026

В России нейросети восстанавливают облик памятников и «читают» фото

Новые технологии помогают визуализировать утраченные детали объектов культурного наследия и распознавать людей на старинных изображениях

Российские учёные разработали нейросетевой метод восстановления исторических объектов. Об этом IT RUSSIA рассказал Михаил Бабайцев, аспирант кафедры «История философии и теория культуры» Тверского государственного университета, генеральный директор наукоёмкого предприятия ООО «Авросистем».

Со своей командой он несколько лет занимается оцифровкой памятников и артефактов. На основе накопленной информации они обучили нейросеть генерировать элементы деревянной архитектуры.

«Обучение проводилось на реальных исторических объектах — на фотографиях, чертежах, 3D-моделях сохранившихся образцов. Полученные результаты мы обязательно верифицировали с участием специалистов. В итоге нам удалось разработать алгоритм, способный с высокой степенью исторической достоверности генерировать типовые деревянные дома на основе официальных источников — архивных планов, описаний, строительных практик определённой эпохи», — отмечает Михаил Бабайцев.

Учёные применяют машинное обучение и для других задач — например, автоматической классификации архитектурных элементов: что есть наличник, что — резьба, что — крыльцо, что — сруб.

Катализатор научной работы

«Что касается анализа повреждений или прогнозирования процессов разрушения памятников, это уже задачи реставраторов, инженеров-строителей и специалистов по сохранению культурного наследия. Но искусственный интеллект и нейронные сети могли бы стать мощным инструментом и в этой области — как катализатор для анализа и прогноза», — заключает Михаил Бабайцев.

Также российские специалисты обучили нейросеть классифицировать лица на исторических фотографиях. В архивах есть коллекции чёрно-белых снимков разных лет, на которых отсутствуют подписи. При визуальном просмотре идентифицировать конкретных людей не получалось.

«Мы обучили нейросеть на основе изображений ключевых фигур, которые нас интересовали, и запустили поиск по остальному архиву. Результат оказался неожиданным: сеть находила этих людей на снимках, где мы их даже не предполагали. Более того, в некоторых случаях она распознавала одного и того же человека в ситуациях, когда мы, люди, сомневались в этом», — рассказал учёный.

Это наглядно демонстрирует, как искусственный интеллект может не просто дополнять, но и расширять возможности исторического исследования.

Культура, спорт и медиа