बलुआ पत्थर के टावर में आई दरार 50 वर्षों में कितनी चौड़ी हो जाएगी? इस अनसुलझे सवाल का हल निकालने के लिए फ्रांसीसी वैज्ञानिकों का एक समूह डेटा और एल्गोरिदम का उपयोग कर रहा है। उनका लक्ष्य न केवल संरक्षण है, बल्कि इस विशिष्ट डेटा को ठोस जानकारी में बदलना भी है जो नीति निर्माताओं को प्रभावित कर सके और जनता में जिम्मेदारी की भावना पैदा कर सके।
मशीनों को मानव आंखों के बजाय "देखना" सिखाना।
असली चुनौती "विरासत स्थलों की तस्वीरें खींचने के लिए एआई का उपयोग करना" नहीं है, बल्कि यह है कि एक मशीन क्षरण को कैसे समझ सकती है, एक ऐसी अवधारणा जो स्वाभाविक रूप से मानवीय धारणा, भाषा और परिप्रेक्ष्य पर निर्भर करती है।
फ्रांसीसी संस्कृति मंत्रालय के फ्रांसीसी संग्रहालय अनुसंधान और पुनर्स्थापन केंद्र में वरिष्ठ संरक्षण वैज्ञानिक एन बोर्गेस ने इस परियोजना की नींव रखी। 2022 से, बोर्गेस और उनके दो सहयोगियों ने शोध छात्रों एडेल कॉर्मियर और डेविड रोकी के साथ दो डॉक्टरेट परियोजनाएं शुरू की हैं। दो प्रायोगिक स्थलों का चयन सोच-समझकर किया गया था: स्ट्रासबर्ग कैथेड्रल टॉवर का अष्टकोणीय बलुआ पत्थर का आधार - एक 13वीं शताब्दी की रेयोनेंट गोथिक संरचना जो कठोर महाद्वीपीय सर्दियों और चिलचिलाती गर्मियों का सामना कर सकती है; और बरगंडी में ऑटुन के पास बिब्रैक्टे पुरातात्विक स्थल - एक गॉलिश बस्ती जिसकी खुदाई पहली बार 19वीं शताब्दी के अंत में की गई थी।
रोकी का मिशन एआई को न केवल डेटा पढ़ना सिखाना था, बल्कि "देखना" भी सिखाना था। द आर्ट न्यूज़पेपर के अनुसार, इसका मतलब था मॉडल को तस्वीरों में दरारों की पहचान करने के लिए प्रशिक्षित करना, फिर अलग-अलग समय पर ली गई दो तस्वीरों की तुलना करके यह निर्धारित करना कि दरार कितनी चौड़ी हो गई है। शोध दल को दो प्रमुख चुनौतियों का सामना करना पड़ा: वैश्विक घटनाओं और प्रत्येक धरोहर स्थल की विशिष्ट सूक्ष्म जलवायु विशेषताओं के बीच का अनुपात, और व्यावसायिक माप उपकरणों में मानकीकरण की कमी। इस बाधा को दूर करने के लिए, परियोजना ने थर्मल इन्फ्रारेड इमेजिंग का उपयोग किया - एक ऐसी तकनीक जो चट्टानों के भीतर पानी के रिसाव और खनिज लवण के संचय को प्रकट कर सकती है जो नंगी आंखों से दिखाई नहीं देते।
प्रारंभिक परिणाम बेहद उत्साहजनक हैं। पीयर कम्युनिटी जर्नल के अनुसार, स्ट्रासबर्ग कैथेड्रल के डेटा पर परीक्षण किए गए मल्टीमॉडल मॉडल ने 76.9% सटीकता और 77.0% का F1 स्कोर हासिल किया है – जो VisualBERT या Transformer जैसे पारंपरिक AI आर्किटेक्चर की तुलना में 43% और शुद्ध PerceiverIO मॉडल की तुलना में 25% बेहतर है। इससे भी अधिक उल्लेखनीय बात यह है कि जब सेंसर डेटा को अलग-अलग चलाया गया, तो इसने केवल 61.5% सटीकता हासिल की, जबकि इमेज डेटा केवल 46.2% तक ही पहुंच पाया – यह दर्शाता है कि असली शक्ति दोनों सूचना स्रोतों को संयोजित करने में निहित है।
वैश्विक महत्वाकांक्षाएँ
ये प्रभावशाली तकनीकी आंकड़े तो बस शुरुआत हैं। बोर्गेस और उनके सहयोगियों का लक्ष्य इससे कहीं बड़ा है: एक ऐसा उपकरण बनाना जिसे दुनिया का कोई भी संरक्षणवादी या पुरातत्वविद, स्थानीय या राष्ट्रीय बजट की परवाह किए बिना, उपयोग कर सके।
द आर्ट न्यूज़पेपर के अनुसार, परियोजना की पूरी कार्यप्रणाली को ओपन सोर्स के रूप में प्रकाशित किया जाएगा और एस्पैडॉन प्लेटफॉर्म में एकीकृत किया जाएगा - यह फ्रांसीसी संस्कृति मंत्रालय द्वारा शुरू की गई एक राष्ट्रीय परियोजना है जिसका उद्देश्य संवर्धित वास्तविकता तकनीक के साथ विरासत का डिजिटलीकरण करना है, साथ ही शोधकर्ताओं को किसी भी इमारत पर सभी ज्ञात डेटा तक पहुंच प्रदान करना है।
सुश्री बोर्गेस द्वारा स्पष्ट रूप से बताए गए अंतिम लक्ष्य के अनुसार, "हम चाहते हैं कि उपयोगकर्ता यह कल्पना कर सकें कि स्थानीय जलवायु के संबंध में समय के साथ उनके विशिष्ट स्थान में क्या परिवर्तन आएगा।" जटिल, डेटा-आधारित वैज्ञानिक रिपोर्टों के बजाय, यह टूल एक दृश्य प्रस्तुति तैयार करेगा: 100 वर्षों के बाद इस दीवार का कितना प्लास्टर या पेंट नष्ट हो जाएगा।
यह विशुद्ध विज्ञान से परे का वह आयाम है जिस पर सुश्री बोर्गेस - जो अंतर्राष्ट्रीय स्मारक एवं स्थल परिषद (ICOMOS) की फ्रांसीसी शाखा की महासचिव भी हैं - जोर देती हैं: "यह जलवायु संकट के प्रभावों को समझने और स्पष्ट रूप से प्रदर्शित करने का एक साधन है। यदि आप लोगों को उनकी दीवार की ऐसी तस्वीर दिखा सकें जिसका आधा प्लास्टर 100 वर्षों में उखड़ गया हो, तो वे तुरंत समझ जाएंगे।" और उनके अनुसार, यही कारण है कि इस प्रकार के उपकरण की आवश्यकता इतनी अधिक और अत्यावश्यक है: "चाहे आप संरक्षणवादी हों या पुरातत्वविद, हर कोई जानना चाहता है कि क्या करना है। लेकिन यह जानने के लिए कि क्या करना है, आपको यह जानना होगा कि आगे क्या होने वाला है।"
विरासत संरक्षण के लिए एआई: एक अखिल यूरोपीय परिप्रेक्ष्य
फ्रांसीसी परियोजना इसी तरह की कई परियोजनाओं में से एक है।
यूरोपीय संघ द्वारा लगभग 6 मिलियन यूरो की धनराशि से वित्त पोषित HYPERION का रोड्स (ग्रीस), वेनिस (इटली), टोन्सबर्ग (नॉर्वे) और ग्रेनाडा (स्पेन) में प्रायोगिक परीक्षण चल रहा है। HYPERION की अनूठी विशेषता मोबाइल एप्लिकेशन के माध्यम से निगरानी प्रक्रिया में समुदाय को एकीकृत करना है, जिससे प्रत्येक राहगीर एक "जीवित सेंसर" बन जाता है। मैरी स्कोलोडोव्स्का-क्यूरी कार्यक्रम के माध्यम से वित्त पोषित YADES परियोजना साइप्रस, ग्रीस और इटली में विरासत पर केंद्रित है, जिसमें संगठनों के बीच 80 रोटेशनल यात्राओं पर जोर दिया गया है, ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि प्रौद्योगिकी स्थानीय समुदाय के साथ एकीकृत रहे।
तीन परियोजनाएं, तीन दृष्टिकोण - लेकिन एक ही समझ: विरासत को संजोने में एआई मनुष्यों की जगह नहीं ले सकता, लेकिन यह मनुष्यों को यह बेहतर ढंग से समझने में मदद कर सकता है कि क्या खो रहा है, ताकि समय पर हस्तक्षेप किया जा सके।
स्रोत: https://baodanang.vn/khi-ai-giup-bao-ton-di-san-3339586.html
