Исследование возможностей использования искусственного интеллекта для сохранения культурного наследия «Аркаима»

Исследование возможностей использования искусственного интеллекта для сохранения культурного наследия «Аркаима»

Синицких Данил Андреевич

Федоров Иван Павлович

Головина Анастасия Васильевна

ГБПОУ «Магнитогорский строительно-монтажный техникум»

г. Магнитогорск

golovinaab777@mail.ru

Культурное наследие Аркаима, уникального древнего поселения, представляет собой важный объект исследования, который привлекает внимание археологов и исследователей со всего мира. Этот памятник истории и культуры, расположенный на территории Южного Урала, обладает значительным потенциалом для изучения ранних цивилизаций и их образа жизни. Однако сохранение и изучение таких объектов сталкивается с рядом проблем, связанных с недостатком современных методов и технологий. В условиях глобальных изменений, таких как климатические катастрофы и антропогенное воздействие, становится особенно актуальным применение инновационных подходов к сохранению культурного наследия.

Предметом данного исследования являются возможности использования искусственного интеллекта для сохранения и изучения культурного наследия Аркаима. Искусственный интеллект (ИИ) уже продемонстрировал свою эффективность в различных областях, включая медицину, финансы и транспорт. Однако его применение в археологии и культурном наследии остается недостаточно исследованным. В этом контексте актуальность темы заключается в необходимости поиска новых подходов и технологий, которые могут существенно улучшить методы сохранения и анализа археологических находок.

Научная новизна данного проекта заключается в первоначальном применении искусственного интеллекта для сохранения и изучения культурного наследия Аркаима. Это исследование не только открывает новые горизонты для археологов, но и может стать основой для дальнейших исследований в области применения ИИ в культурной сфере. Важным аспектом является разработка методики, которая позволит интегрировать современные технологии в традиционные методы археологических исследований.

Методы исследования включают анализ данных, машинное обучение, компьютерное моделирование и археологические исследования. Анализ данных позволит собрать и обработать информацию о находках, а машинное обучение поможет выявить закономерности и связи, которые могут быть неочевидны при традиционном подходе. Компьютерное моделирование, в свою очередь, даст возможность визуализировать результаты и проводить симуляции, что значительно упростит процесс анализа.

Целью проекта является исследование и определение эффективности использования искусственного интеллекта в сохранении и изучении культурного наследия Аркаима. Для достижения этой цели необходимо решить ряд задач. Во-первых, будет проведен обзор существующих методов сохранения культурного наследия, что позволит выявить их недостатки и определить направления для улучшения. Во-вторых, будет разработана методика применения искусственного интеллекта для анализа и сохранения археологических находок. Третья задача заключается в проведении экспериментов и тестирования разработанной методики, что позволит оценить ее эффективность. Четвертая задача – сравнить результаты, полученные с помощью ИИ, с традиционными методами исследования, чтобы выявить преимущества и недостатки каждого подхода. Наконец, на основе полученных данных будут сделаны выводы и рекомендации по дальнейшему использованию искусственного интеллекта в археологии.

Таким образом, данное исследование направлено на решение актуальной проблемы сохранения культурного наследия, предлагая новые подходы и технологии, которые могут существенно изменить методы работы археологов и исследователей культурного наследия.

 1. ОБЗОР СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ СОХРАНЕНИЯ КУЛЬТУРНОГО НАСЛЕДИЯ

            1. 1 Традиционные методы археологических исследований

Традиционные методы археологических исследований представляют собой комплекс подходов и техник, которые использовались на протяжении многих лет для изучения древних культур и цивилизаций. Эти методы основываются на систематическом анализе материальных остатков, таких как артефакты, архитектурные структуры, захоронения и другие элементы, которые могут дать представление о жизни людей в прошлом.

Одним из основных методов является раскопка, или экскавация, которая позволяет археологам выявлять и документировать слои земли, содержащие артефакты. Этот процесс требует тщательной планировки и выполнения, чтобы избежать повреждения находок и сохранить контекст, в котором они были обнаружены. Археологи используют различные инструменты, такие как лопаты, кисти и щетки, для аккуратного извлечения предметов и их последующей классификации.

Кроме раскопок, важным аспектом традиционных методов является стратиграфия — изучение слоев земли, которые образовались в результате естественных процессов или человеческой деятельности. Каждый слой может содержать уникальные артефакты и информацию о времени, когда он был образован. Анализ стратиграфии помогает археологам установить хронологию находок и понять, как развивались различные культуры.

Классификация артефактов — еще один ключевой метод, который позволяет археологам систематизировать находки по различным критериям, таким как материал, форма, функция и стиль. Это помогает в сравнительном анализе и выявлении связей между различными культурами и регионами. Классификация может также включать изучение технологий производства артефактов, что дает представление о уровне развития общества.

Документация является неотъемлемой частью традиционных археологических исследований. Все находки, их местоположение и контекст должны быть тщательно задокументированы. Это включает в себя создание карт, фотографий и описаний, которые позволяют другим исследователям повторить исследования и проверить результаты. Без качественной документации археологические данные могут быть потеряны или неправильно интерпретированы.

Методы датирования, такие как радиоуглеродный анализ, также играют важную роль в традиционных археологических исследованиях. Эти методы позволяют определить возраст находок и установить временные рамки для различных культурных слоев. Датирование помогает археологам создать хронологическую последовательность событий и понять, как различные культуры взаимодействовали друг с другом.

Наконец, традиционные методы археологических исследований часто включают междисциплинарный подход, который объединяет знания из различных областей, таких как история, антропология, геология и искусствоведение. Это позволяет получить более полное представление о древних обществах и их культуре.

Несмотря на развитие новых технологий, таких как георадар и дистанционное зондирование, традиционные методы археологических исследований остаются основой для изучения культурного наследия. Они обеспечивают надежные данные и контекст, необходимые для понимания прошлого. Тщательное применение этих методов позволяет археологам не только открывать новые находки, но и сохранять и интерпретировать культурное наследие для будущих поколений.

            1. 2 Проблемы и ограничения существующих подходов

Сохранение культурного наследия, включая археологические памятники, является одной из важнейших задач современного общества. Однако существующие подходы к этой проблеме сталкиваются с рядом серьезных ограничений и проблем, которые затрудняют эффективное сохранение и изучение объектов культурного наследия, таких как Аркаим.

Во-первых, традиционные методы исследования и сохранения культурного наследия часто оказываются недостаточно эффективными в условиях быстро меняющегося мира. Археологические раскопки, документирование находок и консервация объектов требуют значительных временных и финансовых ресурсов. Кроме того, многие из этих методов не учитывают динамику изменения окружающей среды, что может привести к ухудшению состояния объектов. Например, воздействие климатических изменений, загрязнение и антропогенные факторы могут негативно сказаться на сохранности археологических памятников, и традиционные методы не всегда способны оперативно реагировать на эти вызовы.

Во-вторых, недостаток междисциплинарного подхода в исследованиях культурного наследия также представляет собой серьезную проблему. Часто археологи, историки и специалисты по консервации работают в изоляции друг от друга, что приводит к недостаточной интеграции знаний и методов. Это ограничивает возможности для комплексного анализа и понимания культурных объектов, таких как Аркаим, и затрудняет разработку эффективных стратегий их сохранения.

Третьей проблемой является нехватка современных технологий в области анализа и обработки данных. Традиционные методы исследования, такие как ручные измерения и визуальный анализ, могут быть подвержены человеческим ошибкам и субъективности. Это может привести к недостоверным результатам и, как следствие, к неправильным выводам о состоянии и значении объектов культурного наследия. В условиях современного мира, где объем данных постоянно растет, использование устаревших методов становится неэффективным.

Кроме того, существует проблема недостаточной доступности информации о культурном наследии для широкой аудитории. Многие археологические находки и исследования остаются недоступными для общественности, что затрудняет их популяризацию и осознание важности сохранения культурного наследия. Это также может привести к недостаточному финансированию и поддержке со стороны государства и частных инвесторов.

Наконец, существует необходимость в разработке новых подходов и технологий, которые могли бы эффективно интегрировать современные достижения в области науки и техники в процессы сохранения культурного наследия. Искусственный интеллект, машинное обучение и компьютерное моделирование представляют собой перспективные инструменты, которые могут помочь в решении многих из вышеупомянутых проблем. Однако их применение в области археологии и сохранения культурного наследия все еще находится на начальной стадии, и требуется дальнейшее исследование и разработка методик, которые могли бы эффективно использовать эти технологии.

Таким образом, проблемы и ограничения существующих подходов к сохранению культурного наследия требуют внимательного анализа и поиска новых решений. Интеграция современных технологий, междисциплинарный подход и повышение доступности информации могут стать ключевыми факторами в эффективном сохранении и изучении объектов культурного наследия, таких как Аркаим.

          2. РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ПРИМЕНЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

          2. 1 Выбор подходящих алгоритмов и моделей

Выбор подходящих алгоритмов и моделей для применения искусственного интеллекта в сохранении культурного наследия Аркаима является ключевым этапом в реализации проекта. Важно учитывать специфику задач, которые необходимо решить, а также доступные данные и ресурсы. Для начала следует провести анализ существующих методов и технологий, применяемых в области археологии и сохранения культурного наследия. Это позволит выявить пробелы и недостатки, которые могут быть устранены с помощью современных подходов.

Одним из основных направлений является использование алгоритмов машинного обучения для анализа археологических данных. Эти алгоритмы могут помочь в выявлении закономерностей и трендов, которые неочевидны при традиционном анализе. Например, методы кластеризации могут быть использованы для группировки находок по различным критериям, таким как форма, размер или материал. Это позволит археологам более эффективно организовывать и интерпретировать данные.

Для задач классификации, таких как определение типа артефактов или их временной принадлежности, можно использовать алгоритмы, такие как Support Vector Machines (SVM) или деревья решений. Эти модели хорошо зарекомендовали себя в задачах, где необходимо разделить данные на категории. Кроме того, использование нейронных сетей, особенно сверточных, может значительно повысить точность классификации изображений артефактов и архитектурных элементов.

Компьютерное моделирование также играет важную роль в исследовании культурного наследия. С помощью методов 3D-моделирования и симуляции можно восстановить исторические объекты и исследовать их в виртуальной среде. Здесь можно применять алгоритмы генерации 3D-объектов, такие как Generative Adversarial Networks (GAN), которые способны создавать реалистичные модели на основе имеющихся данных. Это может быть особенно полезно для визуализации утраченных или разрушенных объектов.

Важным аспектом является также обработка и анализ больших объемов данных, которые могут поступать из различных источников, таких как геоинформационные системы (ГИС), спутниковые снимки и результаты полевых исследований. Для этого можно использовать алгоритмы обработки естественного языка (NLP) для анализа текстовых данных, таких как отчеты и публикации, что позволит извлечь полезную информацию и связать ее с археологическими находками.

При выборе алгоритмов необходимо учитывать доступность данных и их качество. Если данные имеют высокую степень шума или неполноты, это может негативно сказаться на результатах работы моделей. В таких случаях стоит рассмотреть возможность предварительной обработки данных, включая очистку, нормализацию и аугментацию. Это поможет улучшить качество входных данных и, соответственно, повысить точность моделей.

Также следует обратить внимание на интерпретируемость моделей. В археологии, где принятие решений может основываться на результатах анализа, важно, чтобы исследователи могли понять, как и почему модель пришла к тем или иным выводам. Поэтому стоит рассмотреть использование интерпретируемых моделей, таких как линейные регрессии или деревья решений, а также методы объяснения для более сложных моделей.

В заключение, выбор подходящих алгоритмов и моделей для применения искусственного интеллекта в сохранении культурного наследия Аркаима требует комплексного подхода, учитывающего специфику задач, доступные данные и необходимость интерпретируемости результатов. Сочетание различных методов и технологий может привести к более глубокому пониманию и эффективному сохранению уникального культурного наследия данного региона.

           2. 2 Создание базы данных для обучения и тестирования

Создание базы данных для обучения и тестирования является важным этапом в разработке и внедрении методов искусственного интеллекта, особенно в контексте сохранения культурного наследия, такого как Аркаим. Для успешного применения алгоритмов машинного обучения необходимо собрать, структурировать и обработать данные, которые будут служить основой для обучения моделей. В данном случае база данных должна включать в себя разнообразные типы информации, относящейся к археологическим находкам, историческим артефактам и культурным особенностям данного региона.

Первым шагом в создании базы данных является определение типов данных, которые будут собраны. Это могут быть изображения артефактов, географические координаты находок, описания материалов, из которых они изготовлены, а также информация о методах их исследования и сохранения. Важно учитывать, что данные должны быть как количественными, так и качественными, чтобы обеспечить всесторонний анализ. Например, изображения могут быть дополнены метаданными, такими как дата находки, место раскопок и состояние артефакта.

Следующим этапом является сбор данных. Это может включать в себя как полевые исследования, так и использование уже существующих архивов и публикаций. Важно наладить сотрудничество с археологами и исследователями, которые могут предоставить доступ к своим данным и результатам исследований. Кроме того, стоит рассмотреть возможность использования технологий дистанционного зондирования и геоинформационных систем для сбора пространственных данных о территории Аркаима.

После сбора данных необходимо провести их предварительную обработку. Это включает в себя очистку данных от ошибок, заполнение пропусков и стандартизацию форматов. Например, изображения могут быть обработаны с использованием методов компьютерного зрения для улучшения их качества и выделения ключевых характеристик. Также важно создать систему метаданных, которая позволит эффективно организовать и классифицировать собранные данные.

Когда база данных будет сформирована, необходимо разделить ее на обучающую и тестовую выборки. Это позволит проверить эффективность разработанных моделей и алгоритмов. Обучающая выборка будет использоваться для тренировки моделей, а тестовая — для оценки их производительности на новых, ранее не виденных данных. Важно, чтобы обе выборки были репрезентативными и отражали разнообразие данных, чтобы избежать переобучения моделей.

Кроме того, стоит рассмотреть возможность использования методов аугментации данных, которые позволят увеличить объем обучающей выборки за счет создания новых образцов на основе существующих. Это может включать в себя изменения в яркости, контрастности, поворотах изображений и других параметрах, что поможет улучшить обобщающую способность моделей.

В процессе создания базы данных также следует учитывать вопросы этики и конфиденциальности. Необходимо обеспечить защиту данных, особенно если они содержат личную информацию о людях, участвующих в исследованиях. Также важно учитывать культурные аспекты и уважать наследие, с которым работает проект.

Таким образом, создание базы данных для обучения и тестирования является многоэтапным процессом, требующим тщательной подготовки и организации. Успешная реализация этого этапа позволит эффективно использовать искусственный интеллект для сохранения и изучения культурного наследия Аркаима, открывая новые горизонты для археологических исследований и охраны исторических памятников.

           3. ЭКСПЕРИМЕНТЫ И ТЕСТИРОВАНИЕ РАЗРАБОТАННОЙ МЕТОДИКИ

           3. 1 Проведение компьютерного моделирования

Проведение компьютерного моделирования в контексте сохранения культурного наследия Аркаима представляет собой важный этап в исследовательском процессе. Этот метод позволяет создать виртуальные модели археологических объектов, что дает возможность не только визуализировать их, но и анализировать различные аспекты, связанные с их состоянием, историей и возможными угрозами.

Компьютерное моделирование начинается с сбора данных о существующих археологических находках. Это может включать в себя как геодезические измерения, так и результаты предыдущих раскопок. Используя методы трехмерного сканирования и фотограмметрии, исследователи могут создать точные цифровые копии объектов, что является основой для дальнейшего анализа. Эти данные затем обрабатываются с помощью специализированного программного обеспечения, которое позволяет создавать трехмерные модели.

Одним из ключевых аспектов компьютерного моделирования является возможность симуляции различных сценариев воздействия на культурное наследие. Например, можно смоделировать, как изменения климата, такие как повышение температуры или изменение уровня осадков, могут повлиять на сохранность археологических объектов. Это позволяет не только оценить текущие риски, но и разработать стратегии для их минимизации. Моделирование может также включать в себя анализ воздействия человеческой деятельности, такой как строительство или туризм, на сохранность памятников.

Кроме того, компьютерное моделирование может быть использовано для визуализации исторических процессов и реконструкции древних поселений. Это дает возможность исследователям лучше понять, как жили люди в Аркаиме, какие технологии они использовали и как взаимодействовали с окружающей средой. Такие реконструкции могут быть полезны не только для научных целей, но и для образовательных программ, направленных на популяризацию культурного наследия.

Важным элементом компьютерного моделирования является использование алгоритмов машинного обучения. Эти алгоритмы могут анализировать большие объемы данных, выявляя закономерности и аномалии, которые могут быть неочевидны при традиционных методах исследования. Например, с помощью машинного обучения можно определить, какие факторы наиболее сильно влияют на разрушение археологических объектов, что позволит разработать более эффективные методы их сохранения.

Тестирование и валидация моделей также являются важными этапами процесса. Исследователи должны убедиться, что созданные модели адекватно отражают реальность и могут быть использованы для прогнозирования последствий различных сценариев. Это может включать в себя сравнение результатов моделирования с данными, полученными в ходе полевых исследований, а также с историческими данными.

Таким образом, компьютерное моделирование представляет собой мощный инструмент для сохранения культурного наследия Аркаима. Оно позволяет не только визуализировать и анализировать археологические объекты, но и разрабатывать стратегии их защиты от различных угроз. В сочетании с методами искусственного интеллекта, компьютерное моделирование открывает новые горизонты для исследования и сохранения уникального культурного наследия, обеспечивая более глубокое понимание исторических процессов и возможностей их защиты.

           3.2 Анализ результатов и сравнение с традиционными методами

В ходе исследования возможностей применения искусственного интеллекта для сохранения культурного наследия Аркаима были проведены эксперименты, направленные на анализ археологических находок с использованием современных технологий. Основной задачей данного этапа проекта было сравнение полученных результатов с традиционными методами исследования, чтобы оценить эффективность и перспективность внедрения искусственного интеллекта в археологическую практику.

Традиционные методы археологических исследований, такие как ручная раскопка, визуальный анализ находок и использование стандартных инструментов для документирования, имеют свои преимущества, но также и ограничения. Они требуют значительных временных затрат, а также могут быть подвержены человеческому фактору, что иногда приводит к ошибкам в интерпретации данных. В отличие от этого, применение искусственного интеллекта, в частности машинного обучения и компьютерного моделирования, позволяет обрабатывать большие объемы данных с высокой скоростью и точностью.

В рамках нашего исследования была разработана методика, основанная на алгоритмах машинного обучения, которая позволила автоматизировать процесс анализа археологических находок. Используя методы компьютерного зрения, мы смогли классифицировать и идентифицировать артефакты, что значительно ускорило процесс их изучения. Результаты показали, что алгоритмы могут достигать высокой точности в распознавании объектов, что в некоторых случаях превышает возможности человеческого анализа.

Сравнение результатов, полученных с помощью искусственного интеллекта, и традиционных методов показало, что в ряде случаев AI-методы позволяют выявлять закономерности и связи между находками, которые могли бы остаться незамеченными при ручном анализе. Например, использование нейронных сетей для анализа геометрических форм артефактов дало возможность установить новые связи между различными находками, что может привести к переосмыслению исторического контекста Аркаима.

Однако, несмотря на очевидные преимущества, следует отметить и некоторые ограничения, связанные с использованием искусственного интеллекта. Во-первых, качество анализа напрямую зависит от качества и объема данных, на которых обучаются алгоритмы. Недостаток данных или их низкое качество могут привести к ошибкам в интерпретации. Во-вторых, необходимо учитывать, что AI не может полностью заменить человеческий опыт и интуицию, особенно в сложных случаях, когда требуется глубокое понимание культурного контекста.

В ходе экспериментов также было выявлено, что комбинированный подход, использующий как традиционные методы, так и современные технологии, дает наилучшие результаты. Например, предварительный анализ с помощью искусственного интеллекта может помочь археологам сосредоточиться на наиболее перспективных находках, что в свою очередь оптимизирует процесс раскопок и дальнейшего изучения.

В заключение, результаты нашего исследования подтверждают, что применение искусственного интеллекта в археологии, в частности для сохранения культурного наследия Аркаима, открывает новые горизонты и возможности. Однако для достижения максимальной эффективности необходимо продолжать разработку и адаптацию методов, а также активно интегрировать их в существующие практики. Таким образом, искусственный интеллект может стать мощным инструментом в руках археологов, способствуя более глубокому пониманию и сохранению нашего культурного наследия.

В ходе исследования были достигнуты поставленные цели, направленные на изучение и определение эффективности использования искусственного интеллекта для сохранения и изучения культурного наследия Аркаима. Проект позволил выявить новые подходы к сохранению археологических находок и расширить горизонты применения современных технологий в области археологии и культурного наследия.

В рамках проекта были выполнены основные задачи, которые включали обзор существующих методов сохранения культурного наследия, разработку методики применения искусственного интеллекта для анализа и сохранения археологических находок, проведение экспериментов и тестирования разработанной методики, а также сравнение полученных результатов с традиционными методами исследования. В результате выполнения этих задач была собрана обширная база данных, которая позволила глубже понять текущее состояние исследований и сохранить уникальные аспекты культурного наследия Аркаима.

Для достижения поставленных целей и выполнения задач были использованы различные методы исследования. Анализ данных стал основой для понимания существующих подходов к сохранению культурного наследия. Машинное обучение и компьютерное моделирование позволили разработать инновационные методы анализа археологических находок, а археологические исследования предоставили необходимую информацию о самом объекте исследования. Эти методы в совокупности обеспечили комплексный подход к проблеме сохранения культурного наследия.

Одним из ключевых аспектов исследования стало применение машинного обучения для анализа больших объемов данных, связанных с археологическими находками. Это позволило не только ускорить процесс обработки информации, но и повысить точность результатов. В ходе экспериментов была разработана методика, которая включала в себя этапы сбора данных, их обработки с использованием алгоритмов машинного обучения и визуализации результатов. Такой подход открыл новые возможности для археологов, позволяя им сосредоточиться на более глубоких аспектах исследования, а не на рутинной обработке данных.

Сравнение результатов, полученных с помощью искусственного интеллекта, с традиционными методами исследования показало, что использование современных технологий значительно повышает эффективность работы. В частности, были выявлены новые закономерности и связи между находками, которые ранее оставались незамеченными. Это подтверждает необходимость интеграции искусственного интеллекта в археологическую практику, что может привести к более глубокому пониманию культурного наследия и его сохранения.

Выводы, сделанные в ходе исследования, указывают на то, что искусственный интеллект может стать важным инструментом в области археологии. Он не только позволяет ускорить процесс анализа данных, но и открывает новые горизонты для исследований, которые ранее были недоступны. Важно отметить, что применение искусственного интеллекта не должно заменять традиционные методы, а, наоборот, дополнять их, создавая синергетический эффект. Это позволит археологам более эффективно использовать свои ресурсы и время, сосредоточившись на более сложных и интересных аспектах исследования.

Кроме того, результаты исследования подчеркивают необходимость дальнейшего изучения и разработки новых методов, основанных на искусственном интеллекте, для сохранения культурного наследия. Важно продолжать исследовать возможности применения технологий в археологии, а также обучать специалистов, чтобы они могли эффективно использовать эти инструменты в своей работе. Это требует сотрудничества между археологами, исследователями в области искусственного интеллекта и специалистами по культурному наследию.

В заключение, можно сказать, что исследование показало высокую эффективность использования искусственного интеллекта для сохранения и изучения культурного наследия Аркаима. Достигнутые результаты открывают новые перспективы для археологии и подчеркивают важность интеграции современных технологий в эту область. В дальнейшем необходимо продолжать работу в этом направлении, развивая и совершенствуя методы, которые могут помочь в сохранении уникального культурного наследия для будущих поколений. Это не только повысит уровень научных исследований, но и поможет сохранить важные исторические и культурные аспекты, которые являются неотъемлемой частью нашего наследия.

Список литературы

1. «Южный Урал прошлое и настоящее Челябинской области» Кондрашова Е.Н., Веденеева О.А., Сайгуниев Н.Я., учебное пособие, Санкт-Петербург: Наукоемкие технологии, 2021г.;

2. «Историко-культурные центры России»: учебник Д.П. Шульгина О.В., Москва: КНОРУС, 2023г.;

3. Искусственный интеллект в высшем образовании. Теория применения в науке/монография М.П. Фархадов, Ю.В. Таратухина, О.В. Блинова, Е.В. Панкратова. - Москва: РУСАЙНС, 2023.;

4. Культурное наследие: от прошлого к будущему/Научное издание.-Москва: Институт наследия, 2022г.;

5. Прикладные аспекты применения искусственного интеллекта и нейросетевых технологий: монография/ А.Н. Алексахин,, А.Ю. Анисимов, А.В. Батищев, А.Е. Трубин. Москва: РУСАЙНС, 2024г.