Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Нейросеть научили читать и расшифровывать древнерусские грамоты
В НовГУ разработали систему искусственного интеллекта для автоматического распознавания и интерпретации текстов древнерусских грамот. Разработка вошла в число проектов-победителей грантового конкурса «Студенческий стартап» Фонда содействия инновациям. На её реализацию выделен один миллион рублей.
Автор разработки — магистрант Политехнического института, ассистент кафедры информационных технологий и систем Иван Филиппов. Руководитель проекта — доцент кафедры физики твёрдого тела и микроэлектроники Ирина Телина.
— Задача распознавания букв достаточно тривиальна в области компьютерного зрения, однако специфика древнерусских символов вносит дополнительную сложность, — отметил Иван Филиппов. — Эксперты подтверждают необходимость поиска новых инструментов для работы с древнерусскими документами. Только в Великом Новгороде уже найдено более 1200 берестяных грамот, и их количество продолжает расти с каждым годом. При этом процесс их расшифровки очень трудоёмкий и требует много времени. Многие символы могут иметь разные варианты прочтений, а разнообразие устаревших букв и наличие редких диакритических знаков усложняют классификацию по стандартным моделям.
Автоматических решений для таких задач на данный момент нет. Существующие аналоги либо недостаточно точны, либо нестабильны, либо требуют больших, размеченных вручную датасетов. Разработка Ивана Филиппова призвана стать новым быстрым инструментом для библиографиов, палеографов, архивистов.
Для обучения нейросети использовали датасет из пяти «эталонных» грамот, на которых буквы были размечены вручную. При отборе грамот было важно, чтобы они были целыми, крупными по объёму и содержали наибольшее разнообразие разборчиво написанных букв. Также в датасет вошли автоматические вырезки букв, сделанные детектором.
— С запуска детектора начинается процесс работы ИИ, — пояснил Иван Филиппов. — Детектор отвечает за обнаружение и объединение боксов вокруг букв. Боксы — это прямоугольники, заключающие в себе буквы. Так как модель не может принять полную грамоту и дать детальную расшифровку — необходимо давать ей буквы по отдельности, уже после собирая их в строки. Затем происходит сегментация, поиск контуров, объединение соседних боксов по дистанции и соотношение площадей. Далее для распознавания букв используется свёрточная сеть ResNet-18, адаптированная под вырезки 64х64 пикселя. Все полученные вырезки букв сохраняются в виде PNG-файлов, сгруппированных по классам. Экспорт данных реализован на языке программирования Python с использованием стандартных библиотек, что гарантирует лёгкую интеграцию и последующую аналитику.
На данный момент уже создано приложение, позволяющее быстро загружать фото, автоматически детектировать боксы, распознавать буквы и экспортировать результаты. Для удобства пользователя в нём используется интуитивный интерфейс Canvas позволяет быстро и наглядно загружать любые изображения грамот, использовать функции зума и панорамы для точного выбора областей, автоматически или вручную выделять рамки вокруг букв, мгновенно редактировать, перемещать, удалять и отменять действия. Все действия выполняются мышью и горячими клавишами, а готовые инструменты Python обеспечивают простоту интеграции и отзывчивость даже на больших изображениях.
Система способна обучаться самостоятельно, в будущем этот процесс планируется полностью автоматизировать. Сейчас, по мере использования программы, датасет для обучения обогащается новыми качественными расшифровками.
— Система показала высокую производительность: полный прогон одного изображения занимает 1-2 секунды, — рассказал Иван Филиппов. — Также она демонстрирует надёжность и устойчивость благодаря компактной архитектуре, плавной работе пользовательского интерфейса. Точность распознавания высокая — после всех доработок и корректировок она составляет 98%. Система уже сейчас готова к интеграции в архивные и научные проекты по изучению древнерусских грамот. То, что уже сделано, позволяет раскрыть такие функции, как датирование и установка авторства грамоты. Также модель, обученная на грамотах, хорошо работает и с рукописями, что и является основной проблемой, к решению которой в итоге мы придём. Ведь у нас хранится множество рукописей, о которых, помимо самого текста, мало чего известно. В любом случае, мы открыты к взаимодействию и готовы работать со всеми, кто может быть заинтересован в реализации проекта — например, с Центром археологических исследований НовГУ.
Telegram 
Дзен 
VK Ученые проверили 100 популярных кормов для собак и кошек и во многих из них нашли ПФАС, так называемые «вечные химикаты», причем одни из самых высоких концентраций обнаружили в продуктах на основе рыбы. Во многих случаях их уровень превышает пороги безопасности для людей, установленные европейским регулятором.
Оказалось, что насекомые активно избегают влажных поверхностей.
Во время обследования почти 900 собак ученые выявили 12 пород, склонных к брахицефалическому обструктивному синдрому дыхательных путей, который может ухудшать сон и влиять на переносимость физических нагрузок. Авторы нового исследования выяснили, что список пород, предрасположенных к серьезным нарушениям дыхания, куда шире, чем считалось ранее.
Ученые проверили 100 популярных кормов для собак и кошек и во многих из них нашли ПФАС, так называемые «вечные химикаты», причем одни из самых высоких концентраций обнаружили в продуктах на основе рыбы. Во многих случаях их уровень превышает пороги безопасности для людей, установленные европейским регулятором.
Исследователи Санкт-Петербургского государственного университета разработали эффективный способ обнаружения в крови важнейшего биомаркера иммунитета — неоптерина — с помощью нанотехнологий и лазера.
Во время обследования почти 900 собак ученые выявили 12 пород, склонных к брахицефалическому обструктивному синдрому дыхательных путей, который может ухудшать сон и влиять на переносимость физических нагрузок. Авторы нового исследования выяснили, что список пород, предрасположенных к серьезным нарушениям дыхания, куда шире, чем считалось ранее.
Астрономы недавно проанализировали базу данных о падающих на Землю объектах и пришли к выводу, что два из них прибыли из межзвездного пространства. Известна не только дата, но и место падения каждого из них.
Международная команда палеонтологов описала новый вид динозавра размером с крупную современную птицу. Он носил на голове плотный костяной нарост, который эти животные, возможно, использовали для внутривидовых разборок. Находка показывает, что даже мелкие хищники мелового периода могли решать конфликты не только когтями и зубами, но и ударами головой.
Образцы грунта, взятые астронавтами полвека назад, вложили еще один важный кирпич в здание научной картины мира: гипотеза о том, что Земля исходно была сухой, не стыкуется с фактами. Похоже, идею о невозможности сохранения большого количества воды на «теплых» планетах придется пересмотреть.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно