Селективная потоковая оцифровка крупных библиотечных фондов

И. В. Морозов; Н. А. Михальченкова

Опубликовано вт, 11/03/2026 - 15:08 пользователем Гость (не проверено)

Открыть

И. В. Морозов cover

Н. А. Михальченкова

При массовой оцифровке библиотечных фондов возникает известная проблема – планетарное сканирование оставляет книгу неповрежденной, но остается медленным и неэффективным при оцифровке фондов, насчитывающих миллионы единиц хранения. В статье рассматривается другой подход – селективная потоковая оцифровка, при которой у специально отобранного дублетного экземпляра отделяется корешковая часть, а полученные листы обрабатываются на скоростном потоковом сканере. Авторы сравнивают этот подход с традиционным постраничным сканированием и показывают, в каких случаях разборка экземпляра является оправданной, а в каких – недопустимой. Расчетное моделирование показывает, что для фонда в 1 млн изданий этап цифрового захвата сокращается примерно с 21 года до одного года – семи месяцев в зависимости от класса оборудования, то есть в 21–35 раз. Отдельное место в работе занимают вопросы экземплярного учета и координации процессов оцифровки. Если несколько библиотек независимо друг от друга оцифровывают одни и те же издания, возникают дублирующие копии. Национальная электронная библиотека (НЭБ), действующая как федеральная государственная информационная система, обеспечивает хранение цифровых копий и ведение объединенного электронного каталога фондов российских библиотек. Однако учет в ней, как и в других сводных каталогах, ведется на уровне библиографической записи, тогда как селективная потоковая оцифровка требует сведений о состоянии физического экземпляра и его дублетности. Поэтому авторы предлагают создавать не новую систему экземплярного учета, а подсистему экземплярного учета и координации оцифровки в составе НЭБ, в задачи которой будут входить выявление дублетных изданий, сквозная идентификация через универсальные классификаторы и идентификаторы, учет уже оцифрованных экземпляров с указанием мест хранения и формирование на этой основе массива изданий для промышленного сканирования. Отдельно анализируется зарубежный опыт – от проектов China Academic Digital Associative Library и Digital Library of India до коллективного судебного иска группы американских авторов к компании Anthropic, в котором суд разграничил перевод книг в цифровую форму методом потоковой оцифровки и их использование при обучении языковых моделей искусственного интеллекта. С учетом вступающего в силу Федерального закона от 26 июля 2026 г. № 243-ФЗ «О поддержке развития технологий искусственного интеллекта в Российской Федерации» авторы показывают, как масштабная потоковая оцифровка может стать источником для обучения отечественных моделей искусственного интеллекта без ущерба интересам правообладателей.

Научная статья