
«НАЦИОНАЛЬНАЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКАЯ ИНИЦИАТИВА»
О КОНКУРСЕ
Цель технологического конкурса Up Great «Экспедиция. Data Science» – разработка системы искусственного интеллекта по распознаванию объектов на поверхности земли и глубине до 5 метров для использования в археологической и инженерной разведке.
В настоящий момент обработкой данных, полученных при разведке верхнего слоя поверхности земли (до 5 метров), вручную занимается профильный специалист на основе собственного опыта, что существенно снижает скорость и достоверность идентификации объектов поиска.
Объектами и предметами поиска выступают курганы, городища, фортификации, фундаменты, дороги, ямы поселений, погребения, артефакты, границы распространения культурного слоя, мины различной номенклатуры и др.
Структура конкурса предполагает четыре последовательных этапа: три КОЗ (Конкурса отдельных заданий) и Финальный конкурс. На КОЗ происходит поэтапная отработка всех процессов по обработке данных.
Технологический барьер
Разработка системы искусственного интеллекта, которая проводит идентификацию объектов и предметов различного состава и происхождения на поверхности земли и на глубине до 5 метров от поверхности на основе данных с широкого набора сенсоров с точностью и достоверностью, приемлемой для использования в археологической и инженерной разведке, в том числе по задачам гуманитарного разминирования.
Структура конкурса
КОЗ № 1
с августа по декабрь 2025 года
- поиск объектов, выраженных в рельефе
- данные включают: аэрофотоснимки, спутниковые снимки, файлы воздушного лазерного сканирования и их производные (LIDAR)
КОЗ № 2
с января по май 2026 года
- поиск предметов (аномалий), под поверхностью земли в культурном слое и материке
- данные включают показания магнитометра и георадара
КОЗ № 3
с мая по сентябрь 2026 года
- комплексный поиск: объектов, выраженных в рельефе, и предметов (аномалий), на поверхности земли, под поверхностью земли в культурном слое и материке
- данные сенсоров синхронизированы
Финальный конкурс
с августа по декабрь 2026 года
- точность обнаружения объектов выше 90%
- итоговый рейтинг учитывает точность, скорость работы решений и количество использованных сенсоров