2025. aasta veebruaris esitas AI4Culture häkaton väljakutse: kasutada tehisintellekti vahendeid digitaalse kultuuripärandi andmete uuenduslikuks muutmiseks, uurimiseks või tutvustamiseks. Platvorm AI4Culture sisaldab hulgaliselt ressursse nende projektide toetamiseks: kultuuripärandiasutuste andmestikud ja kultuuripärandi andmeruum, tehisintellekti vahendite ja koolitusressursside arsenal ning oskuste täiendamise materjalid.
Viis meeskonda võtsid selle väljakutse vastu ja tulid välja kaasahaaravate kasutusjuhtumitega, milles on ühendatud uuenduslikud tehisintellekti vahendid ja kultuuripärandi andmekogumid. Tutvu nende projektidega allpool.
"Meil oli väga lõbus uurida, millised andmed olid Europeana kaudu kättesaadavad, isegi kui lõpuks kasutasime muid allikaid!" ütles osaleja Laurens Dhaenens.
ABC: Blender-koodi automatiseerimine
Zita Baronneti, Francesco Gavioli ja Lara Peetersi meeskonna eesmärk oli eraldada piltidest 2D-objektid ja teisendada need tehisintellekti abil 3D-mudeliteks, automatiseerides 3D-modelleerimise protsessi. Nende eesmärk oli lihtsustada kultuuripärandi rakenduste jaoks 3D-mudelite loomise aeganõudvat ja tehniliselt keerukat töövoogu. Meeskond kasutas Europeana API-d, SegmentAnythingi ja 3D-vara HuggingFace'i mudelit, et luua torujuhe, mis võttis Europeanast 2D-pildi ja väljastas 3D-mudeli Blenderis taaskasutamiseks (tarkvara 3D-arvutigraafika loomiseks). Tutvuge nende projektiga.
Patina: de:aja värv
Selles Stefanie De Winteri, Laurens Dhaenensi, Angelica Fieschi ja Stefano Fanelli projektis keskenduti kunsti degradeerumise ja patina moodustumise küsimusele, eesmärgiga luua vahend, mis tuvastab digiteeritud kunstiteoste vananemise ja teavitab sellest.
Nad püüdsid parandada üldsuse arusaamist sellest, kuidas aeg kujundab kunsti. Meeskond koostas koolitusandmestiku kunstiteostest, mida mõjutasid patina ja vananemine, koos nende kunstiteoste skaneeringutega enne, kui vanus neid mõjutas. Nad kasutasid kujutiste klassifitseerimiseks konvolutsioonilist närvivõrku (CNN) ja arendasid välja teaduskommunikatsiooni veebiliidese. Meeskond tuvastas piiratud koolitusandmete probleemi ja vajaduse täpsemate mudelite järele.
Me vaatame neid pilte kogu aeg, kuid unustame, et need on ajas kujundatud. Me tahame lisada selle kihi, mis on olemas, kuid on nähtamatu. See, mida me tahame näidata, on aja kuju. "- Stefanie de Winter
Süvakultuur
Ioannis Kapsalist, Katerina Zouroust, Hannieh Habibist ja Marianna Zikust koosneva DeepCulture'i meeskonna eesmärk oli analüüsida kultuuripärandi andmeid, et avastada varjatud narratiive ja seoseid.
ArcAIVision
Sercan Kıyaki, Knar Ohanjanjani ja Elçin Istif Inci ArcAIVisioni meeskond töötas välja tehisintellekti tööriista rändega seotud teemade tuvastamiseks ajaloolistes videotes, mille eesmärk on avastada arhiivimaterjalis peidetud seoseid ja unustatud lugusid.
Nad võtsid Europeana API-lt videosisu Madalmaade heli- ja visiooniinstituudist ning kasutasid BERTopici teemade modelleerimiseks ja K-Nearest Neighbors (K-NN) klastrite loomiseks, et analüüsida videotest võetud kaadreid. Meeskond käsitles metaandmete kallutatuse käsitlemisega kaasnevaid probleeme. Kuigi tehisintellekti modelleerimise teema rühmitas sarnased teemad õigesti, rühmitas meeskond käsitsi rändega seotud terminid ja raamid.
Mis siis, kui me näeksime ajalugu läbi uue objektiivi - sellise, mis paljastab varjatud seoseid ja unustatud lugusid? Seal on tohutul hulgal arhiivimaterjale, mida on raske navigeerida. See ei ole mitte ainult raske navigeerida, kuid traditsioonilised metaandmed on piiratud ja sageli kallutatud. See raskendab nendes andmekogumites analüüsimist, teemasid, emotsioone ja muud" - Knar Ohanjanjan
Un2Structured
Selle Arnoud Wilsi projekti eesmärk oli eraldada struktureeritud JSON-andmed struktureerimata PDF-failidest Corpus Rubenianumis, keskendudes päritolu- ja ikonograafiateabele.
Nad kasutasid andmete ekstraheerimiseks ja struktureerimiseks Llamaparse'i, Llamaindexi, Cohere LLM API-d ja Pydanticut. Un2Structured kohandas oma malli viipasid ulatuslikult, et saada soovitud tulemusi. Samuti tõstatasid nad põhjendatud küsimusi selle kohta, kuidas saadud andmeid väärtustada.
Kas soovite töötada oma uuenduslike projektidega, kasutades kultuuripärandi andmeid? Tutvuge Europeana rakendusliidestega.