Машинное зрение адаптировано для автоматической оценки коллекционных монет
Исследователи из России разработали метод, который позволяет использовать машинное зрение для оценки коллекционных монет с минимальным уровнем субъективности. Эта система искусственного интеллекта (ИИ) поможет специалистам быстрее проверять подлинность и оценивать состояние редких монет. Об этом рассказывает Ferra.
По словам профессора "Сколтеха" Андрея Сомова, предложенные методы могут повысить автоматизацию и объективность в оценке монет в нумизматическом сообществе. Он отметил, что их работа является пионерской в этой области и надеется, что исследователи по всему миру продолжат развивать эту тему, основываясь на их исследованиях.
В настоящее время оценка оригинальности и состояния монет осуществляется вручную группой экспертов, которые присваивают монетам определенный ранг, известный как грейд, согласно шкале Шелдона. Этот процесс, по своей сути, субъективен, что побуждало к попыткам его автоматизации.
Ранее попытки решить эту задачу были не очень успешными, так как существующие алгоритмы классификации изображений не учитывали особенности нумизматики. Например, монеты с одинаковым дизайном и номиналом могут быть отнесены к различным грейдам из-за мелких различий в состоянии и внешнем виде.
Чтобы решить эту проблему, ученые из "Сколтеха" и Центрального университета создали специализированную визуально-языковую модель ИИ, которая имитирует процесс оценки обеих сторон монеты одновременно. Эта модель учитывает как мелкие визуальные детали, видимые на фотографиях монеты, так и высокоуровневые текстовые описания, так как некоторые аспекты оценки легче анализировать с помощью текста.
Тесты показали, что алгоритм точно определяет грейд монет в 59% случаев и завышает или занижает ранг 92% монет всего на 1-2 балла по 70-балльной шкале Шелдона. Эта разработка значительно превосходит существующие алгоритмы, что дает надежду на создание надежных систем автоматической оценки коллекционных монет в ближайшем будущем.
