Автоматическая оценка коллекционных монет с помощью машинного зрения

Группа ученых из России создала метод, позволяющий использовать технологии машинного зрения для более объективной оценки коллекционных монет. Эта система искусственного интеллекта призвана ускорить процесс проверки подлинности и оценки состояния редких монет, как сообщила пресс-служба «Сколтеха», который является частью группы ВЭБ.РФ.

По словам профессора «Сколтеха» Андрея Сомова, предложенные методы могут улучшить автоматизацию и объективность в нумизматике. Он отметил, что данное исследование является пионерским в этой области и надеется на дальнейшие усилия со стороны международного научного сообщества в этой теме.

В настоящее время оценка оригинальности и состояния монет осуществляется вручную, что делает процесс субъективным. Эксперты присваивают монетам грейды согласно известной шкале Шелдона, однако предыдущие попытки автоматизировать этот процесс не были успешными из-за недостатков существующих алгоритмов, не учитывающих нюансы нумизматики.

Для решения данной проблемы исследователи из «Сколтеха» вместе с Центральным университетом разработали специализированную визуально-языковую модель ИИ, которая одновременно анализирует обе стороны монеты. Новый алгоритм исследует как визуальные детали, так и текстовые описания, что позволяет более точно оценивать монеты.

Тестирование показало, что алгоритм способен правильно определить грейд монет в 59% случаев, при этом отклонения по шкале Шелдона составляют всего 1−2 балла для 92% оцененных монет. Разработка российских ученых демонстрирует значительное преимущество по сравнению с уже существующими системами, что открывает перспективы для создания надежных решений в области автоматической оценки коллекционных монет.