Vo februári 2025 vydal hackathon AI4Culture výzvu: využívať nástroje umelej inteligencie na inovatívnu transformáciu, výskum alebo prezentáciu údajov o digitálnom kultúrnom dedičstve. Platforma AI4Culture obsahuje množstvo zdrojov na podporu týchto projektov: súbory údajov od inštitúcií správy kultúrneho dedičstva a dátový priestor pre kultúrne dedičstvo, arzenál nástrojov umelej inteligencie a zdrojov odbornej prípravy a materiálov na zvyšovanie úrovne zručností.
Päť tímov sa tejto výzvy chopilo a prišlo so zaujímavými prípadmi použitia, v ktorých sa kombinujú inovatívne nástroje umelej inteligencie a súbory údajov o kultúrnom dedičstve. Pozrite si ich projekty nižšie.
"Mali sme veľa zábavy pri skúmaní toho, aké údaje sú dostupné prostredníctvom Europeany, aj keď sme nakoniec použili iné zdroje!" povedal účastník Laurens Dhaenens.
ABC: Automatizácia kódu mixéra
Tímy Zita Baronnet, Francesco Gavioli a Lara Peeters sa zamerali na extrakciu 2D objektov z obrázkov a ich konverziu na 3D modely pomocou AI, automatizáciu procesu 3D modelovania. Ich cieľom bolo zefektívniť časovo náročné a technicky zložité pracovné postupy pri vytváraní 3D modelov pre aplikácie v oblasti kultúrneho dedičstva. Tím použil rozhranie Europeana API, SegmentAnything a model HuggingFace s obrázkom pre 3D aktíva na vytvorenie potrubia, ktoré vzalo 2D obraz z Europeany a vyprodukovalo 3D model na opätovné použitie v mixéri (softvér na vytváranie 3D počítačovej grafiky). Preskúmajte ich projekt.
Patina: de:farebnosť času
Tento projekt od Stefanie De Winter, Laurens Dhaenens, Angelica Fieschi a Stefano Fanelli sa zameral na riešenie otázky degradácie umenia a formácie patiny s cieľom vytvoriť nástroj, ktorý identifikuje a komunikuje starnutie digitalizovaných umeleckých diel.
Snažili sa zlepšiť verejné chápanie toho, ako čas formuje umenie. Tím vytvoril súbor tréningových údajov o umeleckých dielach, ktoré boli ovplyvnené patinou a starnutím, spolu so skenmi týchto umeleckých diel predtým, ako boli ovplyvnené vekom. Na klasifikáciu obrazu použili konvolučnú neurónovú sieť (CNN) a vyvinuli webové rozhranie pre vedeckú komunikáciu. Tím identifikoval problém obmedzených tréningových údajov a potrebu presnejších modelov.
Pozeráme sa na tieto obrázky po celú dobu, ale zabúdame, že sú tvarované časom. Chceme pridať túto vrstvu, ktorá je tam, ale je neviditeľná. "To, čo chceme ukázať, je tvar času." - Stefanie de Winter
Hlboká kultúra
Tím DeepCulture, ktorý tvoria Ioannis Kapsalis, Katerina Zourou, Hannieh Habibi a Marianna Ziku, sa zameral na vykonanie analýzy sentimentu na základe údajov o kultúrnom dedičstve s cieľom odhaliť skryté príbehy a súvislosti.
ArcAIVision
Tím ArcAIVision zo spoločností Sercan Kıyak, Knar Ohanjanyan a Elçin Istif Inci vyvinul nástroj umelej inteligencie na odhaľovanie tém súvisiacich s migráciou v historických videách s cieľom odhaliť skryté prepojenia a zabudnuté príbehy v archívnych záznamoch.
Vybrali videoobsah z Holandského inštitútu pre zvuk a víziu z API Europeany a použili BERTopic na modelovanie tém a zoskupovanie K-Nearest Neighbors (K-NN) na analýzu snímok extrahovaných z videí. Tím sa zaoberal inherentnými výzvami pri riešení skreslení v metaúdajoch. Hoci téma modelovania umelej inteligencie správne zoskupila podobné témy, tím manuálne zoskupil pojmy a rámce súvisiace s migráciou.
Čo keby sme mohli vidieť históriu cez nový objektív - ten, ktorý odhaľuje skryté spojenia a zabudnuté príbehy? Existuje obrovské množstvo archívnych záznamov, ktoré je ťažké navigovať. Nie je to len ťažké navigovať, ale tradičné metadáta sú obmedzené a často skreslené. To sťažuje analýzu, témy, emócie a ďalšie v týchto dátových súboroch" - Knar Ohanjanyan
Un2Structured
Cieľom tohto projektu Arnouda Wilsa bolo získať štruktúrované údaje JSON z neštruktúrovaných súborov PDF v Corpus Rubenianum so zameraním na informácie o pôvode a ikonografii.
Používali Llamaparse, Llamaindex, Cohere LLM API a Pydantic na extrakciu a štruktúrovanie údajov. Un2Structured vylepšil svoje šablóny výzvy značne získať výsledky, ktoré hľadali. Nastolili aj opodstatnené otázky týkajúce sa spôsobu zhodnotenia týchto extrahovaných údajov.
Chceli by ste pracovať na vlastných inovatívnych projektoch s využitím údajov o kultúrnom dedičstve? Preskúmajte rozhrania API Europeany.