Saison 2025/26 - Unearthed (Archäologie)

Das Problem, das wir uns dieses Jahr ausgesucht haben ist die manuelle Suche nach passenden Scherben. Die kostet Archäologen enorm viel Zeit. Unser Ziel ist es, diesen Prozess durch Technik zu optimieren. Wir probieren das ganze zu lösen, indem wir eine kostengünstigen 3D-Scanner entwickeln, der Fundstücke digitalisiert. Eine lokale KI setzt die Teile dann virtuell zusammen und erstellt für die Forscher eine präzise dreidimensionale Anleitung zum Wiederaufbau.

Der 3D Scanner

Unser Scanner setzt auf Photogrammetrie, um maximale Präzision mit wirtschaftlicher Effizienz zu vereinen. Basierend auf dem OpenScan-Modell haben wir eine optimierte Lösung entwickelt, die eine kostengünstige Alternative zu teuren Industriegeräten darstellt.

Das Gerät erfasst Objekte bis zu 20 x 20 cm in einem fast vollständigen 360° Radius. Aus der Vielzahl überlappender Einzelbilder entsteht eine detaillierte Punktewolke, die das Objekt mit einer Genauigkeit von bis zu 0,1 mm (bei 1440p und 350 Bildern) digital abbildet. Um den Prozess für die Archäologie zu perfektionieren, haben wir zudem die Software und das Interface modifiziert. Damit ist das System nicht nur intuitiv bedienbar, sondern auch optimal auf die anschließende KI-Verarbeitung vorbereitet.

Die KI

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Der Mehrwert in der Archäologie und Museologie 

Die Einsatzmöglichkeiten unseres 3D-Scanners sind besonders im Bereich der Archäologie und Museologie vielfältig und zukunftsweisend. Ein zentraler Vorteil liegt in der Unterstützung von Archäologinnen und Archäologen: Durch die präzisen digitalen Abbilder wird das mühsame, manuelle Zusammensetzen zerbrochener Scherben erheblich erleichtert, da Anpassungen zunächst virtuell und zerstörungsfrei getestet werden können.

Darüber hinaus profitieren Museen von der digitalen Erfassung, da sie nun kostengünstig hochwertige Duplikate ihrer Exponate erstellen können. Diese Kopien ermöglichen es, wertvolle Originale sicher zu verwahren, während die Replikate der Öffentlichkeit in Ausstellungen zugänglich gemacht werden. Dieser digitale Ansatz erlaubt es zudem, archäologische Artefakte museumsübergreifend zu teilen und so die internationale Forschung und Zusammenarbeit zu fördern.

Ein entscheidender wirtschaftlicher Vorteil ist die Nutzung von Open-Source-Technologie, wodurch für die Institutionen keinerlei Software- oder Lizenzgebühren anfallen. Da das System zudem autark und ohne Internetverbindung (Offline-Betrieb) funktioniert, bietet es ein Höchstmaß an Diskretion und Datensicherheit. Dies ist besonders wertvoll, um die Dokumentation auch bei geheimen oder sensiblen Grabungen problemlos und geschützt durchzuführen.

Expertenmeinungen und Feedback

• Annette Schiek (Textilmuseum Krefeld)

  • Laut Annette Schiek bietet KI eine Lösung für ein Kernproblem der Archäologie: die virtuelle Zusammenführung von Fragmenten, die physisch weltweit in verschiedenen Museen verstreut sind. Sie ist auch der Meinung, dass diese digitale Methode skalierbar ist und über Keramik hinaus auch auf großformatige Artefakte wie Statuen oder Gebäude anwenden lässt. 

• Florian Müller (Institutsleiter des Institut für Archäologien - Universität Innsbruck)

  • Ein besonderer Dank gilt Herrn Müller, der unserem Projekt von Beginn an mit großer Begeisterung begegnete. Er unterstützte uns maßgeblich dabei, die archäologische Perspektive in unsere Forschung zu integrieren. Durch seine fundierte Expertise konnten wir die Anforderungen der modernen Archäologie besser verstehen und unseren Scanner gezielt auf die Bedürfnisse der Feldarbeit und Fundauswertung zuschneiden. 

• Fatih Özçelik (Vorarlberg Museum)

  • Die Unterstützung von Herrn Özçelik war sowohl bei der Präsentation unseres 3D Scanners als auch bei der Ausarbeitung potenzieller Anwendungsszenarien in Museen und auf Ausgrabungsstätten von entscheidender Bedeutung. 

• Thomas Megel (OpenScan Gründer und Owner)

  • Sowohl bei der Konzeption des generellen Scanner-Designs als auch bei der Umsetzung unserer spezifischen Optimierungen war Thomas Megels fundierte Expertise von unschätzbarem Wert. Darüber hinaus leistete er einen maßgeblichen Beitrag beim Benchmarking, wobei seine Unterstützung und sein Fachwissen entscheidend für den Erfolg unserer Tests waren. 

• Hans Kubitschke (Elektronik Entwickler in der OpenScan Community)

  • Herr Kubitschke unterstützte uns maßgeblich bei der Erstellung der Schaltpläne sowie bei der gesamten Entwicklung unserer hauseigenen Elektronik. Darüber hinaus leistete er einen entscheidenden Beitrag zur Implementierung einer funktionierenden Polarisation der Beleuchtungseinheiten. 

• Chen Feng und sein Forschungsteam AI4CE (NewYork Universität)

  • Ein besonderer Dank gilt Professor Chen Feng, der unser Vorhaben von Beginn an mit großem Lob und Zuspruch begleitete. Er und sein gesamtes Team zeigten sich begeistert von unserer Initiative, ihren technologischen Ansatz aufzugreifen und innovativ weiterzuentwickeln. Diese Form des wissenschaftlichen Austauschs wurde von ihnen ausdrücklich begrüßt. Insbesondere bei komplexen Fragestellungen zur Implementierung der Künstlichen Intelligenz sowie zur Optimierung des Programmcodes standen uns das Team und allen voran Herr Jiang Zeyu jederzeit mit zeitnaher und kompetenter Unterstützung zur Seite. 

Dankesagung

Dieses Projekt war eine intensive Reise, die wir nicht ohne die wertvolle Unterstützung unserer Coaches und zahlreicher Experten hätten realisieren können. Ohne ihren unermüdlichen Einsatz wäre dieses Ergebnis in dieser Form nicht möglich gewesen.

Ein herzlicher Dank gilt unseren Fachbetreuern: Professor Chen Feng und seinem Team (insbesondere Jiang Zeyu) für die Unterstützung bei der KI-Implementierung, sowie Herrn Müller, der uns half, die archäologische Perspektive und Feldanforderungen tief in unsere Forschung zu integrieren. Herrn Kubitschke danken wir für seine Expertise bei der Elektronikentwicklung und der Licht-Polarisation, während Herrn Özçelik maßgeblich dazu beitrug, die Anwendungsfälle für Museen und Grabungen präzise herauszuarbeiten.

Besonders hervorheben möchten wir Thomas Megel, dessen fundierte Expertise bei der Konzeption des Scanner-Designs und dem kritischen Benchmarking für den Erfolg unserer Tests von unschätzbarem Wert war. Zudem danken wir Annette Schiek (Textilmuseum Krefeld) für ihre wertvollen Impulse; ihre Einschätzung, dass KI eine virtuelle Zusammenführung verstreuter Fragmente ermöglicht, hat unsere Vision einer skalierbaren, digitalen Archäologie maßgeblich bestärkt.

Abschließend möchten wir uns bei allen Mitwirkenden bedanken, die durch ihr Fachwissen und ihr Vertrauen in unsere Arbeit einen entscheidenden Beitrag zu diesem Projekt geleistet haben.