
إلى أي مدى سيتسع الشق في برج من الحجر الرملي خلال خمسين عامًا؟ هذا السؤال الذي يبدو بلا إجابة يُعالجه فريق من العلماء الفرنسيين باستخدام البيانات والخوارزميات. لا يقتصر الهدف على الحفاظ على الموقع فحسب، بل يشمل أيضًا تحويل هذه البيانات المحددة إلى معلومات ملموسة قادرة على التأثير في صانعي السياسات وتعزيز الشعور بالمسؤولية لدى الجمهور.
تعليم الآلات "الرؤية" بدلاً من العيون البشرية.
إن التحدي الحقيقي ليس "استخدام الذكاء الاصطناعي لتصوير التراث"، بل كيف يمكن للآلة أن تفهم التدهور، وهو مفهوم يعتمد بطبيعته على الإدراك البشري واللغة والمنظور.
وضعت آن بورجيس، عالمة ترميم أولى في مركز أبحاث وترميم المتاحف الفرنسية التابع لوزارة الثقافة الفرنسية، الأسس لهذا المشروع. ومنذ عام 2022، أطلقت بورجيس وزميلان لها مشروعين بحثيين لنيل درجة الدكتوراه مع طالبي الدراسات العليا أديل كورمييه وديفيد روكي. وقد تم اختيار الموقعين التجريبيين بعناية: القاعدة المثمنة الشكل المصنوعة من الحجر الرملي لبرج كاتدرائية ستراسبورغ - وهو بناء قوطي مشع يعود للقرن الثالث عشر ويقاوم قسوة الشتاء القاري وحرارة الصيف اللاهبة؛ وموقع بيبراكت الأثري بالقرب من أوتون في بورغوندي - وهو مستوطنة غالية تم التنقيب عنها لأول مرة في أواخر القرن التاسع عشر.
كانت مهمة روكي تعليم الذكاء الاصطناعي ليس فقط قراءة البيانات، بل أيضاً "الرؤية". ووفقاً لصحيفة "ذا آرت نيوزبيبر "، تضمن ذلك تدريب النموذج على تحديد الشقوق في الصور الفوتوغرافية، ثم مقارنة صورتين التُقطتا في أوقات مختلفة لتحديد مدى اتساع الشق. واجه فريق البحث تحديين رئيسيين: التناسب بين الظواهر العالمية والخصائص المناخية الدقيقة لكل موقع تراثي، وعدم وجود معايير موحدة بين أجهزة القياس التجارية. وللتغلب على هذا العائق، استخدم المشروع التصوير الحراري بالأشعة تحت الحمراء، وهي تقنية قادرة على كشف تسرب المياه وتراكم الأملاح المعدنية داخل الصخور، وهي أمور لا يمكن رؤيتها بالعين المجردة.
النتائج الأولية مُشجّعة للغاية. فبحسب مجلة Peer Community Journal ، حقق النموذج متعدد الوسائط، الذي تم اختباره على بيانات من كاتدرائية ستراسبورغ، دقة بلغت 76.9% ونسبة F1 بلغت 77.0%، أي بتحسن قدره 43% مقارنةً ببنى الذكاء الاصطناعي التقليدية مثل VisualBERT أو Transformer، وتحسن قدره 25% مقارنةً بنموذج PerceiverIO وحده. والأكثر إثارةً للدهشة، أنه عند تشغيل كلٍ من بيانات المستشعرات على حدة، لم تتجاوز الدقة 61.5%، بينما لم تتجاوز دقة بيانات الصور 46.2%، مما يُظهر أن القوة الحقيقية تكمن في دمج كلا مصدري المعلومات.
طموحات عالمية
الأرقام التقنية المبهرة ليست سوى البداية. ما تسعى إليه بورجيس وزملاؤها هو طموح أكبر بكثير: إنشاء أداة يمكن لأي متخصص في الحفاظ على التراث أو عالم آثار في العالم الوصول إليها، بغض النظر عن الميزانية المحلية أو الوطنية.
بحسب صحيفة "ذا آرت نيوزبيبر" ، سيتم نشر المنهجية الكاملة للمشروع كمصدر مفتوح ودمجها في منصة إسبادون - وهو مشروع وطني أطلقته وزارة الثقافة الفرنسية لرقمنة التراث باستخدام تقنية الواقع المعزز، مع تزويد الباحثين بإمكانية الوصول إلى جميع البيانات المعروفة عن أي مبنى.
الهدف النهائي، كما أوضحت السيدة بورجيس، هو: "نريد أن يتمكن المستخدمون من تصور كيف سيتغير موقعهم المحدد بمرور الوقت تبعًا للمناخ المحلي". فبدلاً من التقارير العلمية المعقدة القائمة على البيانات، ستُنشئ الأداة تمثيلاً مرئيًا: مقدار الجص أو الطلاء الذي سيُفقد من هذا الجدار بعد 100 عام.
هذا هو البُعد الذي يتجاوز العلم البحت، والذي تُشدّد عليه السيدة بورجيس، الأمينة العامة للفرع الفرنسي للمجلس الدولي للمعالم والمواقع (ICOMOS): "إنها وسيلة لجمع المعلومات وعرض آثار أزمة المناخ بوضوح. فإذا استطعتَ أن تُري الناس صورةً لجدارٍ يفقد نصف طبقة الجص خلال مئة عام، فسيفهمون الأمر فورًا". ووفقًا لها، هذا هو أيضًا سبب الحاجة المُلحة والضرورية لهذا النوع من الأدوات: "سواءً كنتَ مُحافظًا على البيئة أو عالم آثار، فالجميع يُريد أن يعرف ما يجب فعله. ولكن لكي تعرف ما يجب فعله، عليك أن تعرف ما سيحدث".
الذكاء الاصطناعي في صون التراث: صورة شاملة لأوروبا
المشروع الفرنسي ليس سوى واحد من بين العديد من المشاريع المماثلة.
يجري حاليًا تطبيق مشروع HYPERION، الممول من الاتحاد الأوروبي بما يقارب 6 ملايين يورو، تجريبيًا في رودس (اليونان)، والبندقية (إيطاليا)، وتونسبرغ (النرويج)، وغرناطة (إسبانيا). وتكمن الميزة الفريدة لـ HYPERION في دمج المجتمع المحلي في عملية الرصد عبر تطبيق للهواتف المحمولة، ما يحوّل كل عابر سبيل إلى "مستشعر حي". أما مشروع YADES، الممول من خلال برنامج ماري سكلودوفسكا-كوري، فيركز على التراث في قبرص واليونان وإيطاليا، مع التركيز على 80 رحلة تبادلية بين المنظمات، لضمان استمرار دمج التكنولوجيا مع المجتمع المحلي.
ثلاثة مشاريع، ثلاثة مناهج - ولكن نفس الفهم: لا يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحل محل البشر في تقدير التراث، ولكنه يمكن أن يساعد البشر على فهم ما يتم فقدانه بشكل أفضل، حتى يمكن اتخاذ التدخلات في الوقت المناسب.
المصدر: https://baodanang.vn/khi-ai-giup-bao-ton-di-san-3339586.html










