
Наскільки ширшою стане тріщина у вежі з пісковику через 50 років? Це, здавалося б, невирішене питання вирішує група французьких вчених, використовуючи дані та алгоритми. Мета полягає не лише у збереженні, а й у перетворенні цих конкретних даних на конкретну інформацію, яка може впливати на політиків та сприяти розвитку почуття відповідальності серед громадськості.
Навчання машин «бачити» замість людських очей.
Справжній виклик полягає не у «використанні штучного інтелекту для фотографування спадщини», а в тому, як машина може зрозуміти деградацію, концепцію, яка за своєю суттю залежить від людського сприйняття, мови та перспективи.
Анн Буржес, старший науковий співробітник з питань охорони пам'яток у Французькому центрі досліджень та реставрації музеїв Міністерства культури Франції, заклала основу для цього проєкту. З 2022 року Буржес та двоє її колег започаткували два докторські проєкти разом зі студентами-дослідниками Адель Корм'є та Давідом Рокі. Два пілотні об'єкти були обрані навмисно: восьмикутна піщаникова основа вежі Страсбурзького собору – споруда XIII століття в стилі районної готики, яка витримує суворі континентальні зими та спекотне літо; та археологічна пам'ятка Бібракт поблизу Отена в Бургундії – галльське поселення, вперше розкопане наприкінці XIX століття.
Місія Рокі полягала в тому, щоб навчити ШІ не лише зчитувати дані, а й «бачити». За даними The Art Newspaper , це означало навчання моделі виявляти тріщини на фотографіях, а потім порівняння двох фотографій, зроблених у різний час, щоб визначити, наскільки розширилася тріщина. Дослідницька група зіткнулася з двома основними проблемами: співвідношенням між глобальними явищами та специфічними мікрокліматичними характеристиками кожного об'єкта спадщини, а також відсутністю стандартизації серед комерційних вимірювальних приладів. Щоб подолати цю перешкоду, проект використовував тепловізійну інфрачервону томографію – технологію, яка може виявити просочування води та накопичення мінеральних солей у гірських породах, які неможливо виявити неозброєним оком.
Початкові результати дуже обнадійливі. Згідно з Peer Community Journal , мультимодальна модель, протестована на даних Страсбурзького собору, досягла точності 76,9% та балу F1 77,0% – це на 43% краще, ніж традиційні архітектури штучного інтелекту, такі як VisualBERT або Transformer, та на 25% краще, ніж чиста модель PerceiverIO. Ще більш примітно, що при окремому запуску дані датчиків досягли точності лише 61,5%, тоді як дані зображень – лише 46,2%, що демонструє, що справжня сила полягає в поєднанні обох джерел інформації.
Глобальні амбіції
Вражаючі технічні показники – це лише початок. Буржес та її колеги прагнуть набагато більшої амбіції: створити інструмент, до якого матиме доступ будь-який природоохоронець чи археолог у світі , незалежно від місцевого чи національного бюджету.
За даними The Art Newspaper , вся методологія проєкту буде опублікована з відкритим вихідним кодом та інтегрована в платформу Espadon – національний проєкт, ініційований Міністерством культури Франції, для оцифрування спадщини за допомогою технології доповненої реальності, одночасно надаючи дослідникам доступ до всіх відомих даних про будь-яку будівлю.
Кінцева мета, як чітко зазначила пані Буржес, полягає в наступному: «Ми хочемо, щоб користувачі могли візуалізувати, як їхнє конкретне місцезнаходження змінюватиметься з часом залежно від місцевого клімату». Замість щільних наукових звітів, заснованих на даних, інструмент створюватиме візуальне представлення: скільки штукатурки чи фарби цієї стіни буде втрачено через 100 років.
Це вимір, що виходить за межі чистої науки, на якому наголошує пані Буржес, яка також є генеральним секретарем французького відділення Міжнародної ради з питань пам'яток та визначних місць (ICOMOS): «Це засіб збору інформації та чіткого показу того, що спричиняє кліматична криза. Якщо ви можете показати людям фотографію їхньої стіни, яка втратить половину штукатурки за 100 років, вони одразу зрозуміють». І, за її словами, саме тому потреба в такому інструменті така велика та нагальна: «Незалежно від того, чи ви природоохоронець, чи археолог, кожен хоче знати, що робити. Але щоб знати, що робити, потрібно знати, що станеться».
Штучний інтелект для збереження спадщини: загальноєвропейська картина
Французький проєкт — лише один із багатьох подібних проєктів.
Проект HYPERION, що фінансується ЄС майже на 6 мільйонів євро, проходить пілотне тестування на Родосі (Греція), у Венеції (Італія), Тьонсберзі (Норвегія) та Гранаді (Іспанія). Унікальною особливістю HYPERION є інтеграція громади в процес моніторингу через мобільний додаток, перетворюючи кожного перехожого на «живий датчик». Проект YADES, що фінансується програмою Марії Склодовської-Кюрі, зосереджений на спадщині Кіпру, Греції та Італії, з акцентом на 80 ротаційних поїздках між організаціями, що забезпечує інтеграцію технології з місцевою громадою.
Три проєкти, три підходи – але одне й те саме розуміння: ШІ не може замінити людей у збереженні спадщини, але він може допомогти людям краще зрозуміти, що втрачається, щоб можна було вчасно втрутитися.
Джерело: https://baodanang.vn/khi-ai-giup-bao-ton-di-san-3339586.html









