
Seberapa lebar retakan pada menara batu pasir akan melebar dalam 50 tahun? Pertanyaan yang tampaknya tak terjawab ini sedang diupayakan oleh sekelompok ilmuwan Prancis menggunakan data dan algoritma. Tujuannya bukan hanya pelestarian, tetapi juga mengubah data spesifik ini menjadi informasi konkret yang dapat memengaruhi para pembuat kebijakan dan menumbuhkan rasa tanggung jawab di kalangan masyarakat.
Mengajari mesin untuk "melihat" sebagai pengganti mata manusia.
Tantangan sebenarnya bukanlah "menggunakan AI untuk memotret warisan budaya," melainkan bagaimana sebuah mesin dapat memahami degradasi, sebuah konsep yang pada dasarnya bergantung pada persepsi, bahasa, dan perspektif manusia.
Ann Bourgès, seorang ilmuwan konservasi senior di Pusat Penelitian dan Restorasi Museum Prancis dari Kementerian Kebudayaan Prancis, meletakkan dasar untuk proyek ini. Sejak 2022, Bourgès dan dua rekannya telah meluncurkan dua proyek doktoral dengan mahasiswa riset Adèle Cormier dan David Roqui. Dua lokasi percontohan dipilih secara sengaja: dasar batu pasir segi delapan menara Katedral Strasbourg – sebuah struktur Gotik Rayonnant abad ke-13 yang tahan terhadap musim dingin kontinental yang keras dan musim panas yang terik; dan situs arkeologi Bibracte dekat Autun di Burgundy – sebuah pemukiman Galia yang pertama kali digali pada akhir abad ke-19.
Misi Roqui adalah untuk mengajari AI tidak hanya membaca data, tetapi juga untuk "melihat". Menurut The Art Newspaper , ini berarti melatih model untuk mengidentifikasi retakan pada foto, kemudian membandingkan dua foto yang diambil pada waktu yang berbeda untuk menentukan seberapa lebar retakan tersebut telah melebar. Tim peneliti menghadapi dua tantangan utama: rasio antara fenomena global dan karakteristik mikroklimat spesifik dari setiap situs warisan budaya, dan kurangnya standardisasi di antara perangkat pengukuran komersial. Untuk mengatasi hambatan ini, proyek tersebut menggunakan pencitraan inframerah termal – teknologi yang dapat mengungkapkan rembesan air dan akumulasi garam mineral di dalam batuan yang tidak dapat dideteksi oleh mata telanjang.
Hasil awal sangat menggembirakan. Menurut Peer Community Journal , model multimodal yang diuji pada data dari Katedral Strasbourg mencapai akurasi 76,9% dan skor F1 sebesar 77,0% – peningkatan 43% dibandingkan arsitektur AI konvensional seperti VisualBERT atau Transformer, dan peningkatan 25% dibandingkan model PerceiverIO murni. Lebih penting lagi, ketika dijalankan secara individual, data sensor hanya mencapai akurasi 61,5% sementara data gambar hanya mencapai 46,2% – menunjukkan bahwa kekuatan sebenarnya terletak pada penggabungan kedua sumber informasi tersebut.
Ambisi global
Angka-angka teknis yang mengesankan hanyalah permulaan. Apa yang dituju Bourgès dan rekan-rekannya adalah ambisi yang jauh lebih besar: menciptakan alat yang dapat diakses oleh setiap konservasionis atau arkeolog di dunia , terlepas dari anggaran lokal atau nasional.
Menurut The Art Newspaper , seluruh metodologi proyek ini akan dipublikasikan sebagai sumber terbuka dan diintegrasikan ke dalam platform Espadon – sebuah proyek nasional yang diprakarsai oleh Kementerian Kebudayaan Prancis untuk mendigitalisasi warisan budaya dengan teknologi realitas tertambah, sekaligus memberikan akses kepada para peneliti ke semua data yang diketahui tentang bangunan apa pun.
Tujuan utamanya, seperti yang dinyatakan dengan jelas oleh Ibu Bourgès, adalah: "Kami ingin pengguna dapat memvisualisasikan bagaimana lokasi spesifik mereka akan berubah seiring waktu dalam kaitannya dengan iklim lokal." Alih-alih laporan ilmiah yang padat dan berbasis data, alat ini akan menciptakan representasi visual: berapa banyak plester atau cat dinding ini yang akan hilang setelah 100 tahun.
Inilah dimensi di luar ilmu murni yang ditekankan oleh Ibu Bourgès – yang juga Sekretaris Jenderal cabang Prancis dari Dewan Internasional untuk Monumen dan Situs (ICOMOS): "Ini adalah cara untuk mengumpulkan dan menunjukkan dengan jelas apa yang disebabkan oleh krisis iklim. Jika Anda dapat menunjukkan kepada orang-orang gambar dinding mereka yang kehilangan setengah plesternya dalam 100 tahun, mereka akan langsung mengerti." Dan menurutnya, itulah juga mengapa kebutuhan akan alat semacam ini sangat besar dan mendesak: "Baik Anda seorang konservasionis atau arkeolog, semua orang ingin tahu apa yang harus dilakukan. Tetapi untuk mengetahui apa yang harus dilakukan, Anda perlu tahu apa yang akan terjadi."
AI untuk pelestarian warisan budaya: Gambaran pan-Eropa
Proyek Prancis hanyalah salah satu dari banyak proyek serupa.
HYPERION, yang didanai oleh Uni Eropa dengan hampir €6 juta, sedang diujicobakan di Rhodes (Yunani), Venesia (Italia), Tønsberg (Norwegia), dan Granada (Spanyol). Fitur unik HYPERION adalah integrasi komunitas ke dalam proses pemantauan melalui aplikasi seluler, mengubah setiap pejalan kaki menjadi "sensor hidup". Proyek YADES, yang didanai melalui Program Marie Skłodowska-Curie, berfokus pada warisan budaya di Siprus, Yunani, dan Italia, dengan penekanan pada 80 perjalanan rotasi antar organisasi, memastikan teknologi tetap terintegrasi dengan komunitas lokal.
Tiga proyek, tiga pendekatan - tetapi pemahaman yang sama: AI tidak dapat menggantikan manusia dalam melestarikan warisan budaya, tetapi dapat membantu manusia lebih memahami apa yang hilang, sehingga intervensi tepat waktu dapat dilakukan.
Sumber: https://baodanang.vn/khi-ai-giup-bao-ton-di-san-3339586.html







