KI Roboter löst antikes Puzzle in Pompej

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Rheinische Friedrich-Wilhelms- Universität Bonn Dez.8 - Hochschulkommunikat.

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Davon konnten Archäologen lange bloß träumen: Ein „intelligenter Roboter“ setzt Stück für Stück zerbrochene antike Wandmalereien aus Pompeji wieder zusammen.

Ein Forschungsteam um Prof. Dr. Maren Bennewitz von der Universität Bonn hat dem Roboter das Puzzeln beigebracht. Es gehört zum europäischen Verbundprojekt Re-Pair („Reconstructing the Past: Artificial Intelligence and Robotics Meet Cultural Heritage“), das kürzlich abgeschlossen wurde.

Präzise platziert dank KI-basierter Planungsalgorithmen

Im Re-Pair-Projekt kümmern sich die Bonner um das robotische System. Das Team hat Planungsalgorithmen für die beidhändigen Armbewegungen des Roboters entwickelt, mit denen er Freskofragmente sehr präzise platzieren kann.

Maren Bennewitz, Professorin für Humanoide Roboter und Prorektorin für Digitalisierung und Informationsmanagement: „Wir bringen in Re-Pair unsere langjährige Erfahrung mit der Bewegungsplanung und Manipulation durch Roboter ein. Ziel des Projektes war es, zu erforschen, ob Roboter in der Lange sein können die mühsame Sortier- und Puzzlearbeit übernehmen, damit die Fachleute ihre Zeit dort einsetzen können, wo menschliche Expertise unverzichtbar ist.“

Die Universität Bonn war außerdem für die Integration und Evaluierung der gesamten robotischen Plattform zuständig und stellte sicher, dass alle Komponenten nahtlos zusammenpassten. Dazu hat Doktorand Nils Dengler fünf Wochen in Pompeij verbracht.

Roboter mit weichen Greifhänden nimmt Fragmente auf

Im Zentrum von Re-Pair steht eine robotische Plattform mit zwei Roboterarmen und weichen Greifhänden, die Fragmente von Wandmalereien aufnimmt und an der vom KI-Puzzle Löser berechneten Position wieder ablegt. Genau an dieser Schnittstelle zwischen intelligenter Planung und physischer Ausführung setzt die Bonner Forschung an: „Unsere Algorithmen berechnen für die beiden Roboterarme die Bewegungen, mit denen die Fragmente zuverlässig aufgenommen und vorsichtig an der berechneten Position abgelegt werden“, sagt Nils Dengler.

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KI löst Fresken-Puzzle aus Pompeji

Erprobt wurde das System im Archäologischen Park von Pompeji. Dort lagern unter anderem Deckenmalereien aus dem „Haus der Maler bei der Arbeit“ sowie Fresken aus der Schola Armaturarum, die durch den Ausbruch des Vesuvs 79 nach Christus, aber auch Bombardements im Zweiten Weltkrieg und einen Einsturz 2010 stark fragmentiert wurden.

Die Bruchstücke werden zunächst mit einem eigens entwickelten 3D-Scan-System digitalisiert. Auf dieser Basis versucht die KI, das „Puzzle“ zu lösen: Sie schlägt passende Kombinationen zwischen Bruchstücken vor und berechnet, wie aus hunderten oder tausenden Teilen wieder größere Bildsegmente entstehen können.

„Die Herausforderung ist, dass wir im Gegensatz zu einem normalen Puzzle kein Bild auf der Schachtel haben“, sagt Maren Bennewitz. „Viele Teile sind stark beschädigt oder fehlen ganz, und Fragmente verschiedener Werke sind oft vermischt. Umso wichtiger ist es, dass Robotik und KI eng mit dem archäologischen Sachverstand zusammenarbeiten.“

Automatisierte Rekonstruktion entlastet Archäologen

Die Rekonstruktion zerbrochener Funde ist bislang eine Arbeit, die viel Geduld erfordert und im Museumsalltag oft über Jahre liegen bleibt. Indem Re-Pair die zeitaufwendigen Schritte der Digitalisierung, Vorschlagsberechnung und physischen Rekonstruktion weitgehend automatisiert, können sich Archäologen verstärkt auf die wissenschaftliche Auswertung konzentrieren.

Über das Projekt

Das von der Europäischen Union geförderte Projekt wurde von der Universität Ca’ Foscari Venedig koordiniert. Es verknüpft modernste Methoden der Künstlichen Intelligenz und Robotik mit den Bedarfen der Archäologie. Zu den weiteren Projektpartnern zählen das Italian Institute of Technology (IIT), der Archäologische Park Pompeji, die Ben-Gurion University im Negev und das Instituto Superior Técnico Lissabon.

Das Projekt Re-Pair wurde im Rahmen des Förderprogramms Horizon 2020 der Europäischen Union unter der Grant Agreement No. 964854 gefördert. Weitere Informationen zum Projekt finden sich unter www.repairproject.eu

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