Một vết nứt trên tháp đá sa thạch sẽ rộng thêm bao nhiêu sau 50 năm nữa? Câu hỏi tưởng như không có lời đáp này đang được một nhóm các nhà khoa học Pháp giải quyết bằng dữ liệu và thuật toán. Mục tiêu không chỉ là bảo tồn, mà còn biến những số liệu cụ thể này thành thông tin cụ thể, đủ sức tác động tới các nhà làm chính sách cũng như ý thức trách nhiệm của người dân.
Dạy máy "nhìn" thay mắt người
Thách thức thực sự không phải là "dùng AI để chụp ảnh di sản", mà là làm thế nào để một cỗ máy hiểu được sự xuống cấp, điều vốn là khái niệm phụ thuộc vào cảm nhận, ngôn ngữ và góc nhìn của con người.
Bà Ann Bourgès, nhà khoa học bảo tồn cấp cao tại Trung tâm Nghiên cứu và Phục hồi Bảo tàng Pháp thuộc Bộ Văn hóa Pháp, là người đặt nền móng cho dự án. Từ năm 2022, bà Bourgès cùng hai đồng nghiệp khởi động hai dự án tiến sĩ với hai nghiên cứu sinh Adèle Cormier và David Roqui. Hai địa điểm thí điểm được chọn có chủ ý: đế tám cạnh bằng đá sa thạch của tháp nhà thờ Strasbourg - công trình Gothic Rayonnant từ thế kỷ XIII, chịu đựng mùa đông lục địa khắc nghiệt và mùa hè thiêu đốt; và khu khảo cổ Bibracte gần Autun ở Burgundy - một khu định cư người Gaulois được khai quật lần đầu cuối thế kỷ XIX.
Nhiệm vụ của Roqui là dạy AI không chỉ đọc số liệu, mà còn "nhìn". Theo The Art Newspaper, điều này có nghĩa là huấn luyện mô hình nhận diện vết nứt qua ảnh chụp, rồi so sánh hai bức ảnh ở hai thời điểm khác nhau để xác định vết nứt đã mở rộng thêm bao nhiêu. Nhóm nghiên cứu phải đối mặt với hai thách thức lớn: tỷ lệ giữa hiện tượng toàn cầu và đặc điểm vi khí hậu riêng của từng di sản, và sự thiếu chuẩn hóa giữa các thiết bị đo lường thương mại. Để vượt qua rào cản này, dự án sử dụng ảnh nhiệt hồng ngoại - công nghệ có thể chỉ ra tình trạng thấm nước và tích tụ muối khoáng trong lòng đá mà mắt thường không thể phát hiện.
Kết quả bước đầu là rất đáng khích lệ, theo Peer Community Journal, mô hình đa phương thức thử nghiệm trên dữ liệu từ Nhà thờ Strasbourg đạt độ chính xác 76,9% và chỉ số F1 là 77,0% - cải thiện 43% so với các kiến trúc AI thông thường như VisualBERT hay Transformer, và cải thiện 25% so với mô hình PerceiverIO thuần túy. Đáng chú ý hơn, khi chạy riêng lẻ, dữ liệu cảm biến chỉ đạt 61,5% còn dữ liệu hình ảnh chỉ đạt 46,2% - cho thấy sức mạnh thực sự nằm ở sự kết hợp cả hai nguồn thông tin.
Tham vọng toàn cầu
Những con số kỹ thuật ấn tượng chỉ là bước đầu. Điều mà bà Bourgès và các cộng sự hướng tới còn là tham vọng lớn hơn, đó là tạo ra một công cụ mà bất kỳ nhà bảo tồn hay nhà khảo cổ nào trên thế giới cũng có thể tiếp cận, không phân biệt ngân sách địa phương hay quốc gia.
Theo The Art Newspaper, toàn bộ phương pháp luận của dự án sẽ được công bố dưới dạng mã nguồn mở và tích hợp vào nền tảng Espadon - một dự án quốc gia do Bộ Văn hóa Pháp khởi xướng nhằm số hóa di sản với công nghệ thực tế tăng cường, đồng thời cung cấp cho các nhà nghiên cứu khả năng truy cập toàn bộ dữ liệu đã biết về bất kỳ công trình nào.
Mục tiêu cuối cùng được bà Bourgès trình bày rất rõ ràng: "Chúng tôi muốn người dùng có thể hình dung địa điểm cụ thể của họ sẽ thay đổi như thế nào theo thời gian trong mối tương quan với khí hậu địa phương". Thay vì những báo cáo khoa học dày đặc số liệu, công cụ này sẽ tạo ra hình ảnh trực quan: bức tường này, sau 100 năm, sẽ mất đi bao nhiêu phần lớp vữa hay lớp sơn.
Đây chính là chiều kích vượt ra ngoài khoa học thuần túy mà bà Bourgès - đồng thời là Tổng thư ký chi nhánh Pháp của Hội đồng Quốc tế về Di tích và Di chỉ (ICOMOS) - nhấn mạnh: "Đó là phương tiện để tập hợp và hiển thị rõ những gì khủng hoảng khí hậu đang gây ra. Nếu bạn có thể cho mọi người thấy hình ảnh bức tường của họ sẽ mất đi một nửa lớp vữa trong vòng 100 năm, họ sẽ hiểu ngay". Và theo bà, đó cũng là lý do khiến nhu cầu với loại công cụ này là rất lớn và cấp thiết: "Dù là nhà bảo tồn hay nhà khảo cổ, mọi người đều muốn biết phải làm gì. Nhưng để biết phải làm gì, bạn cần biết điều gì sắp xảy ra".
AI bảo tồn di sản: Bức tranh toàn châu Âu
Dự án của Pháp chỉ là một trong nhiều dự án tương tự. Dự án
HYPERION, được EU tài trợ gần 6 triệu Euro, triển khai thí điểm tại Rhodes (Hy Lạp), Venice (Ý), Tønsberg (Na Uy) và Granada (Tây Ban Nha). Điểm đặc biệt của HYPERION là tích hợp cộng đồng vào quá trình giám sát qua một ứng dụng di động, biến mỗi người đi đường thành một "cảm biến sống". Dự án YADES, được tài trợ qua Chương trình Marie Skłodowska-Curie, tập trung vào di sản tại Síp, Hy Lạp và Ý, với điểm nhấn là 80 chuyến luân phái giữa các tổ chức, đảm bảo công nghệ không tách rời khỏi cộng đồng địa phương.
Ba dự án, ba cách tiếp cận - nhưng cùng một nhận thức: AI không thể thay thế con người trong việc yêu di sản, nhưng có thể giúp con người hiểu rõ hơn những gì đang dần mất đi, để từ đó có những can thiệp kịp thời.
Nguồn: https://baodanang.vn/khi-ai-giup-bao-ton-di-san-3339586.html
