Phystech.Genesis открыл приём заявок на третий конкурс по археологии в рамках технологического конкурса Up Great «Экспедиция. Data Science» (фонд НТИ). Этап под названием КОЗ №3 «Комплексирование» требует от команд из 2–5 человек со навыками в машинном обучении и компьютерном зрении находить объекты не только в рельефе и на поверхности, но и под землёй, объединяя разнородные сенсорные данные. Заявки принимаются до 30 сентября 2026 года, призовой фонд этапа — 30 млн рублей, а датасет готовится на Гнёздовском археологическом комплексе.

Что произошло

Data Science», который проводит фонд НТИ. Участвовать могут физические и юридические лица: заявки подают команды из 2–5 человек с навыками в машинном обучении и компьютерном зрении. Работа над решениями запланирована на октябрь–ноябрь 2026 года и пройдёт на онлайн-платформе Phystech.Genesis. Призовой фонд этапа — 30 млн рублей. Главное отличие от предыдущих этапов: модели должны находить объекты одновременно в рельефе, на поверхности и под землёй, в культурном слое и материке. Датасет готовит команда археолога Василия Новикова на Гнёздовском археологическом комплексе, где находки возрастом около 1000 лет документируют с помощью сканирования, геофизики, термографии и робособак; участникам предоставят как обработанные, так и сырые данные.

Контекст

«Экспедиция. Data Science» — серия технологических конкурсов фонда НТИ, в которой уже прошли этапы «Обнаружение» и «Сканирование». Суть новой задачи — комплексирование: фьюжн разнородных сенсорных данных, включая аэрофотоснимки, спутниковые снимки, лидар, магнитометрию и георадар, для обнаружения объектов на глубине до 5 метров. Это уже не классическая детекция на изображениях, а задача multi-modal fusion при разреженной и зашумлённой геофизической разметке, где решает не архитектура детектора, а согласование модальностей: разрешение, геопривязка, калибровка и принципиально разная физика сигналов магнитометрии и георадара. Данные Гнёздова ценны ещё и тем, что в открытом доступе почти нет размеченных выборок по подповерхностному зондированию, а доступ к сырым измерениям позволяет воспроизвести предобработку целиком, а не только тюнить модель на готовых массивах.

Почему это важно для индустрии

Для отрасли это один из крупнейших публичных ML-конкурсов в России, и его задача по сути задаёт шаблон продукта «разнородные сенсоры → препроцессинг → карта аномалий в рельефе, на поверхности и под землёй». Такие пайплайны комплексирования напрямую применимы в археологической разведке, геотехнике и дистанционном зондировании, то есть везде, где нужно заглянуть под поверхность без раскопок. Для ML-команд главная ценность может оказаться не в призовых, а в доступе к редкой размеченной выборке по фьюжну сенсоров с Гнёздовского комплекса; тем, у кого есть опыт только детекции на фотографиях, этап даст повод достроить пайплайн согласования сенсоров. Если организаторы опубликуют протокол оценки и итоги, к концу ноября 2026 года будет видно, даёт ли комплексирование модальностей реальный прирост против одноканальных подходов, — публичных данных такого рода пока нет, а без открытого протокола результаты останутся внутриконкурсными.

Почему это важно для пользователей

Команде из 2–5 человек со навыками в компьютерном зрении и машинном обучении достаточно зарегистрироваться на платформе expds-platform.upgreat.one: заявки принимаются до 30 сентября 2026 года включительно, до 23:59 по московскому времени. Участие в предыдущих этапах «Обнаружение» и «Сканирование» не обязательно — войти можно сразу в КОЗ №3 и побороться за часть призового фонда. Участники получат возможность поработать с реальными полевыми данными, собранными на настоящем археологическом комплексе: такой опыт сам по себе редкость и сильный материал для портфолио. Практический шаг: пайплайн предобработки сырых геофизических данных разумно готовить заранее, до старта этапа в октябре, а если в команде только CV-специалисты, стоит позвать партнёра с экспертизой в геофизике или археологии.

Что пока неизвестно / ограничения

В открытых материалах пока нет метрики качества, протокола train/test, описания разметки и базовых решений, поэтому судить о воспроизводимости и сравнимости результатов нельзя — это ключевой открытый вопрос к организаторам. Тезис о переносимости того же конвейера в геотехнику, поиск коммуникаций или мониторинг стройплощадок остаётся правдоподобной гипотезой, а не доказанным фактом: физика сигналов магнитометрии и георадара и структура фона в других доменах иные. Долгосрочные сценарии — превращение датасета Гнёздова в отраслевой бенчмарк multi-modal sub-surface detection и пилоты в смежных областях — зависят от открытого протокола оценки и продолжения серии конкурсов. Сейчас это конкурсный этап, а не релиз продукта: ни API, ни цен, ни данных о латентности организаторы не публиковали.

Источники

Автор

Look at AI, редакция