
O ile szersza będzie szczelina w piaskowcowej wieży za 50 lat? To pozornie nierozstrzygnięte pytanie próbuje rozwiązać grupa francuskich naukowców, wykorzystując dane i algorytmy. Celem jest nie tylko zachowanie, ale także przekształcenie tych konkretnych danych w konkretne informacje, które mogą wpłynąć na decydentów i wzbudzić poczucie odpowiedzialności wśród społeczeństwa.
Nauczenie maszyn „widzenia” zamiast ludzkich oczu.
Prawdziwym wyzwaniem nie jest „wykorzystanie sztucznej inteligencji do fotografowania dziedzictwa”, ale raczej to, w jaki sposób maszyna może zrozumieć degradację – koncepcję, która z natury zależy od ludzkiej percepcji, języka i perspektywy.
Ann Bourgès, starsza konserwatorka w Centrum Badań i Restauracji Muzeów Francuskich Ministerstwa Kultury, położyła podwaliny pod projekt. Od 2022 roku Bourgès wraz z dwoma współpracownikami rozpoczęła dwa projekty doktoranckie ze studentami Adèle Cormier i Davidem Roqui. Dwa miejsca pilotażowe zostały wybrane celowo: ośmiokątna piaskowcowa podstawa wieży katedry w Strasburgu – XIII-wieczna budowla w stylu gotyku rayonnant, odporna na surowe kontynentalne zimy i upalne lata; oraz stanowisko archeologiczne Bibracte w pobliżu Autun w Burgundii – galijska osada, po raz pierwszy odkryta pod koniec XIX wieku.
Misją Roqui było nauczenie sztucznej inteligencji nie tylko odczytywania danych, ale także „widzenia”. Według „The Art Newspaper ” oznaczało to wyszkolenie modelu w zakresie identyfikacji pęknięć na fotografiach, a następnie porównanie dwóch zdjęć wykonanych w różnym czasie w celu określenia stopnia poszerzenia pęknięcia. Zespół badawczy stanął przed dwoma głównymi wyzwaniami: stosunkiem zjawisk globalnych do specyficznych cech mikroklimatycznych każdego obiektu dziedzictwa oraz brakiem standaryzacji wśród komercyjnych urządzeń pomiarowych. Aby pokonać tę barierę, w projekcie wykorzystano obrazowanie w podczerwieni – technologię, która pozwala ujawnić przesiąkanie wody i akumulację soli mineralnych w skałach, niewidoczne gołym okiem.
Wstępne wyniki są bardzo zachęcające. Według czasopisma „Peer Community Journal” , model multimodalny testowany na danych z katedry w Strasburgu osiągnął dokładność na poziomie 76,9% i wynik F1 na poziomie 77,0% – co stanowi 43% poprawę w porównaniu z konwencjonalnymi architekturami sztucznej inteligencji, takimi jak VisualBERT czy Transformer, oraz 25% poprawę w porównaniu z czystym modelem PerceiverIO. Co więcej, po uruchomieniu indywidualnym, dane z czujników osiągnęły dokładność jedynie 61,5%, a dane z obrazów – 46,2% – co dowodzi, że prawdziwa siła tkwi w połączeniu obu źródeł informacji.
Globalne ambicje
Imponujące dane techniczne to dopiero początek. Bourgès i jej współpracownicy dążą do znacznie ambitniejszego celu: stworzenia narzędzia, do którego będzie mógł uzyskać dostęp każdy konserwator zabytków lub archeolog na świecie , niezależnie od budżetu lokalnego czy krajowego.
Jak podaje The Art Newspaper , cała metodologia projektu zostanie opublikowana jako oprogramowanie typu open source i zintegrowana z platformą Espadon – krajowym projektem zainicjowanym przez francuskie Ministerstwo Kultury, którego celem jest digitalizacja dziedzictwa kulturowego za pomocą technologii rzeczywistości rozszerzonej, a jednocześnie zapewnienie badaczom dostępu do wszystkich znanych danych na temat dowolnego budynku.
Ostateczny cel, jak jasno określiła pani Bourgès, brzmi: „Chcemy, aby użytkownicy mogli zwizualizować, jak ich konkretna lokalizacja będzie się zmieniać z czasem w zależności od lokalnego klimatu”. Zamiast gęstych, opartych na danych raportów naukowych, narzędzie stworzy wizualną reprezentację: ile tynku lub farby z danej ściany zostanie utracone po 100 latach.
To wymiar wykraczający poza czystą naukę, który podkreśla pani Bourgès – sekretarz generalna francuskiego oddziału Międzynarodowej Rady Ochrony Zabytków i Miejsc Historycznych (ICOMOS): „To sposób na zebranie i jasne pokazanie przyczyn kryzysu klimatycznego. Jeśli pokażesz ludziom zdjęcie ich muru, z którego w ciągu 100 lat zniknie połowa tynku, natychmiast to zrozumieją”. Według niej właśnie dlatego potrzeba tego typu narzędzia jest tak wielka i pilna: „Niezależnie od tego, czy jesteś konserwatorem zabytków, czy archeologiem, każdy chce wiedzieć, co robić. Ale żeby wiedzieć, co robić, musisz wiedzieć, co się wydarzy”.
Sztuczna inteligencja w ochronie dziedzictwa: obraz paneuropejski
Francuski projekt jest tylko jednym z wielu podobnych projektów.
Projekt HYPERION, finansowany przez UE kwotą prawie 6 milionów euro, jest pilotażowo realizowany na Rodos (Grecja), w Wenecji (Włochy), Tønsbergu (Norwegia) i Granadzie (Hiszpania). Unikalną cechą HYPERION jest integracja społeczności z procesem monitorowania za pośrednictwem aplikacji mobilnej, dzięki której każdy przechodzień staje się „żywym czujnikiem”. Projekt YADES, finansowany w ramach programu Maria Skłodowska-Curie, koncentruje się na dziedzictwie kulturowym na Cyprze, w Grecji i we Włoszech, kładąc nacisk na 80 rotacyjnych podróży między organizacjami, co zapewnia integrację technologii z lokalną społecznością.
Trzy projekty, trzy podejścia – ale to samo zrozumienie: sztuczna inteligencja nie może zastąpić ludzi w pielęgnowaniu dziedzictwa, ale może pomóc im lepiej zrozumieć, co tracimy, dzięki czemu możliwe będzie podjęcie terminowych interwencji.
Źródło: https://baodanang.vn/khi-ai-giup-bao-ton-di-san-3339586.html








