Kumtaşı bir kuledeki çatlak 50 yıl sonra ne kadar daha genişleyecek? Görünüşte cevapsız olan bu soru, bir grup Fransız bilim insanı tarafından veri ve algoritmalar kullanılarak ele alınıyor. Amaç sadece koruma değil, aynı zamanda bu özel verileri politika yapıcıları etkileyebilecek ve kamuoyunda sorumluluk duygusunu geliştirebilecek somut bilgilere dönüştürmektir.
Makinelere insan gözü yerine "görmeyi" öğretmek.
Asıl zorluk "yapay zekayı kullanarak tarihi eserleri fotoğraflamak" değil, bir makinenin bozulmayı nasıl anlayabileceğidir; bu kavram doğası gereği insan algısına, diline ve bakış açısına bağlıdır.
Fransız Kültür Bakanlığı'na bağlı Fransız Müze Araştırma ve Restorasyon Merkezi'nde kıdemli bir koruma bilimcisi olan Ann Bourgès, projenin temelini attı. Bourgès ve iki meslektaşı, 2022'den beri araştırma öğrencileri Adèle Cormier ve David Roqui ile iki doktora projesi başlattı. İki pilot alan kasıtlı olarak seçildi: sert kıtasal kışlara ve kavurucu yazlara dayanan 13. yüzyıldan kalma Rayonnant Gotik bir yapı olan Strasbourg Katedrali kulesinin sekizgen kumtaşı tabanı; ve 19. yüzyılın sonlarında ilk kez kazılan bir Gal yerleşimi olan Burgonya'daki Autun yakınlarındaki Bibracte arkeolojik alanı.
Roqui'nin görevi, yapay zekaya yalnızca veri okumayı değil, aynı zamanda "görmeyi" de öğretmekti. The Art Newspaper'a göre, bu, modeli fotoğraflardaki çatlakları tespit edecek şekilde eğitmek ve ardından çatlağın ne kadar genişlediğini belirlemek için farklı zamanlarda çekilen iki fotoğrafı karşılaştırmak anlamına geliyordu. Araştırma ekibi iki büyük zorlukla karşı karşıyaydı: küresel olaylar ile her bir miras alanının kendine özgü mikroiklimsel özellikleri arasındaki oran ve ticari ölçüm cihazları arasında standardizasyon eksikliği. Bu engeli aşmak için proje, çıplak gözle görülemeyen kayalardaki su sızıntısını ve mineral tuz birikimini ortaya çıkarabilen bir teknoloji olan termal kızılötesi görüntülemeyi kullandı.
İlk sonuçlar oldukça cesaret verici. Peer Community Journal'a göre, Strasbourg Katedrali'nden alınan veriler üzerinde test edilen çok modlu model %76,9 doğruluk ve %77,0 F1 puanı elde etti; bu, VisualBERT veya Transformer gibi geleneksel yapay zeka mimarilerine göre %43, saf bir PerceiverIO modeline göre ise %25'lik bir iyileşme anlamına geliyor. Daha da dikkat çekici olanı, ayrı ayrı çalıştırıldığında sensör verileri yalnızca %61,5 doğruluk elde ederken, görüntü verileri yalnızca %46,2'ye ulaştı; bu da asıl gücün her iki bilgi kaynağını birleştirmede yattığını gösteriyor.
Küresel hedefler
Etkileyici teknik rakamlar sadece başlangıç. Bourgès ve meslektaşlarının hedeflediği çok daha büyük bir amaç var: Dünyanın herhangi bir yerindeki herhangi bir koruma uzmanının veya arkeoloğun, yerel veya ulusal bütçeden bağımsız olarak erişebileceği bir araç yaratmak.
The Art Newspaper'a göre, projenin tüm metodolojisi açık kaynak olarak yayınlanacak ve Fransız Kültür Bakanlığı tarafından başlatılan, artırılmış gerçeklik teknolojisiyle kültürel mirası dijitalleştirmeyi ve araştırmacılara herhangi bir bina hakkındaki bilinen tüm verilere erişim sağlamayı amaçlayan ulusal bir proje olan Espadon platformuna entegre edilecek.
Bayan Bourgès'in açıkça belirttiği gibi, nihai hedef şudur: "Kullanıcıların, bulundukları konumun yerel iklime bağlı olarak zaman içinde nasıl değişeceğini görselleştirebilmelerini istiyoruz." Yoğun, veri odaklı bilimsel raporlar yerine, bu araç görsel bir temsil oluşturacak: bu duvarın sıvasının veya boyasının 100 yıl sonra ne kadarının kaybolacağı.
Bayan Bourgès'in (aynı zamanda Uluslararası Anıtlar ve Siteler Konseyi'nin (ICOMOS) Fransız şubesinin Genel Sekreteri) vurguladığı, saf bilimin ötesindeki boyut şudur: "Bu, iklim krizinin neye yol açtığını toplamanın ve açıkça göstermenin bir yoludur. İnsanlara duvarlarının sıvasının 100 yılda yarısını kaybettiğini gösteren bir resim gösterebilirseniz, hemen anlayacaklardır." Ve ona göre, bu tür bir araca duyulan ihtiyacın bu kadar büyük ve acil olmasının nedeni de budur: "İster bir koruma uzmanı olun ister bir arkeolog, herkes ne yapacağını bilmek ister. Ama ne yapacağını bilmek için, ne olacağını bilmeniz gerekir."
Kültürel mirasın korunmasında yapay zeka: Avrupa genelinde bir tablo
Fransız projesi, benzer birçok projeden sadece biridir.
AB tarafından yaklaşık 6 milyon avro ile finanse edilen HYPERION, Rodos (Yunanistan), Venedik (İtalya), Tønsberg (Norveç) ve Granada'da (İspanya) pilot uygulama olarak yürütülüyor. HYPERION'un benzersiz özelliği, mobil bir uygulama aracılığıyla topluluğu izleme sürecine entegre etmesi ve her geçeni "yaşayan bir sensör" haline getirmesidir. Marie Skłodowska-Curie Programı aracılığıyla finanse edilen YADES projesi ise Kıbrıs, Yunanistan ve İtalya'daki kültürel mirasa odaklanıyor ve kuruluşlar arasında 80 adet dönüşümlü seyahat gerçekleştirerek teknolojinin yerel toplulukla bütünleşmesini sağlıyor.
Üç proje, üç yaklaşım - ama aynı anlayış: Yapay zeka, kültürel mirası koruma konusunda insanların yerini alamaz, ancak insanların neyin kaybolduğunu daha iyi anlamalarına yardımcı olabilir, böylece zamanında müdahaleler yapılabilir.
Kaynak: https://baodanang.vn/khi-ai-giup-bao-ton-di-san-3339586.html
![[İNFOGRAFİK] Can Tho, 2045 vizyonuyla 2030 yılına kadar Etnik İlişkiler Stratejisini uygulamaya koyuyor.](https://vphoto.vietnam.vn/thumb/402x226/vietnam/resource/IMAGE/2026/06/28/1782658308447_1782658217.webp)
