ПРОЄКТУВАННЯ ЗДОБУВАЧАМИ ЗВО АВТОМАТИЗОВАНОГО КОНВЕЄРА ФОТОГРАМЕТРІЇ З УРАХУВАННЯМ АПАРАТНИХ СКЛАДОВИХ НА БАЗІ ХМАРНИХ LINUX-СЕРВЕРІВ

Анотація

У статті розглядається проблема цифровізації об’єктів культурної та історичної спадщини Чернігівщини, які перебувають під загрозою внаслідок збройної агресії та природних чинників. Дослідження базується на діяльності наукового гуртка «Штучний інтелект: від теорії до стартапу» та Інноваційного хабу Національного університету «Чернігівський колегіум» імені Т.Г. Шевченка. Основна увага приділяється технології фотограмметрії, яка потребує значних обчислювальних потужностей для створення високоточних тривимірних копій реальних об’єктів. У роботі детально описано перехід від послідовних обчислень на CPU до паралельних на GPU з використанням ядер CUDA для прискорення алгоритмів Structure from Motion та щільної 3D-реконструкції. Розглядаються апаратні вимоги до обсягів відеопам’яті та пропускної здатності шини PCIe Gen4/5 для обробки масивів растрових даних. Висвітлено процес побудови автоматизованих конвеєрів через системне адміністрування Linux-серверів, що дозволяє працювати в режимі без графічної оболонки, вивільняючи ресурси для обчислень. Важливою складовою є опис інтеграції моделей глибокого навчання для семантичної сегментації та очищення зображень від цифрового шуму й артефактів.

Мета роботи полягає у теоретичному обґрунтуванні та проєктуванні архітектури автоматизованого конвеєра фотограмметрії в хмарному середовищі на базі операційної системи з ядром Linux із використанням технологій штучного інтелекту та контейнеризації для оптимізації процесу створення цифрових копій об’єктів культурної спадщини та вдосконалення підготовки фахівців ІТ-профілю.

Для досягнення поставленої мети використано такі методи дослідження: пошук, теоретичний аналіз та систематизація наукових праць з проблеми дослідження; інтерпретація та узагальнення результатів досліджень науковців; розроблення методичних рекомендацій.

Наукова новизна отриманих результатів полягає у вдосконаленні комплексної моделі автоматизованого фотограмметричного конвеєра, яка поєднує хмарні Linux-сервери, Docker-ізоляцію середовищ CUDA та інтелектуальну передобробку даних нейромережами в єдиний робочий цикл. Це дозволяє усунути конфлікти версій бібліотек і забезпечити стабільність процесів під час використання різних програмних засобів (Meshroom та PyTorch). Удосконалено метод створення цифрових двійників об’єктів історичної спадщини за рахунок автоматизації етапів очищення растру від візуального шуму за допомогою Tensor-ядер, що забезпечує вищу метричну точність моделей при суттєвому зменшенні часових витрат. Набула подальшого розвитку методика створення міждисциплінарних зв’язків під час виконання творчих проєктів здобувачів, що інтегрує знання з архітектури комп’ютера, операційних систем і комп’ютерної графіки.

Висновки. Дослідження підтверджує, що використання Linux-серверів забезпечує ефективне управління ресурсами GPU, вивільняючи до 10-15% відеопам’яті завдяки відсутності графічного інтерфейсу. Впровадження Docker Engine спільно з NVIDIA Container Toolkit гарантує стабільністьобчислювального конвеєра та можливість паралельного використання різних версій CUDA. Реалізація такого проєкту є ефективним освітнім інструментом, що готує здобувачів до реальних викликів у сферах DevOps та цифровізації об’єктів, переносячи акцент з рутинної обробки на проєктування складних систем. Практичне застосування розробленої моделі дозволяє створювати надійні цифрові архіви пам’яток Чернігівщини, які можуть бути використані для майбутньої реставрації, 3D-друку або створення інтерактивних додатків доповненої реальності. Перспективним напрямом є автоматизація конвертації моделей у формати, оптимізовані для мобільних пристроїв та VR-платформ.