Skip to main content

Multimodal Scanning of Cultural Heritage Assets for their multilayered digitization and preventive conservation via spatiotemporal 4D Reconstruction and 3D Printing

Article Category

Article available in the folowing languages:

„Cyfrowe surogaty” pomagają w konserwacji dzieł sztuki

W celu ochrony dzieł sztuki naukowcy opracowali technologie wspomagane sztuczną inteligencją, umożliwiające tworzenie symulacji starzenia się przedmiotów.

Gospodarka cyfrowa
Społeczeństwo

W ramach finansowanego przez UE projektu Scan4Reco powstał pionierski system, który tworzy „cyfrowe surogaty” dzieł sztuki, analizując oryginalny przedmiot warstwa po warstwie. Ułatwia to konserwację i zapobiega dalszej degradacji dzieła. „Dzięki wykorzystaniu kamer z technologią wykrywania głębi najpierw stworzyliśmy trójwymiarowe repliki w wysokiej rozdzielczości, starając się zachować jak najwięcej danych o przedmiocie w plikach cyfrowych. Następnie dodaliśmy informacje o jego warstwach”, mówi dr Anastasios Drosou, zastępca koordynatora projektu i badacz w Instytucie Technologii Informacyjnych Centrum Badań i Technologii Hellas w greckich Salonikach. Dzięki danym z czujników można obejrzeć różne warstwy niewidoczne gołym okiem w najmniejszym detalu. Umożliwia to nieinwazyjną analizę murali, obrazów, przedmiotów z metalu i rzeźb oraz eliminuje konieczność pobierania próbek z powierzchni, co może uszkadzać dzieła. „Zastosowanie bardzo wyspecjalizowanych czujników pozwala na przeprowadzenie bezpiecznej analizy diagnostycznej różnych warstw zamiast sięgania po podobne, ale bardziej szkodliwe metody chemiczne”, wyjaśnia dr Drosou. Ponieważ niektóre technologie fotograficzne 3D rejestrują tylko informacje z górnej, widocznej warstwy, „aby zwiększyć dokładność rekonstrukcji, partner projektu – firma BWTEK – opracował podwójny czujnik z rozpraszaniem Ramana wykorzystujący spektroskopię” do skanowania głębi o niespotykanej dotąd czułości, mówi dr Drosou. W ramach projektu skonstruowano również mechaniczne rusztowanie sterowane specjalnym systemem, dzięki czemu możliwe jest precyzyjne, automatyczne skanowanie całego przedmiotu. Na podstawie takiego szczegółowego „cyfrowego surogatu” i analizy warstw można zidentyfikować uszkodzone miejsca. Jak starzeją się dzieła sztuki Dane z czujników są zintegrowane z technologiami modelowania predyktywnego z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Algorytmy głębokiego uczenia maszynowego tworzą symulacje tego, jak przedmiot będzie wyglądał po wielu latach. „Przygotowaliśmy kilka próbników głównie wykorzystywanych materiałów – na przykład prostokątne próbniki farb – i umieściliśmy je w komorze starzeniowej, aby przyspieszyć proces starzenia” mówi dr Drosou. W próbnikach wykorzystano specjalne pigmenty stosowane w czasach imperium bizantyjskiego oraz metale, głównie srebro i brąz, żeby zbadać, jakie zmiany zachodzą w tych materiałach pod wpływem czasu, biorąc także pod uwagę scenariusze, w których materiał był lub nie był poddany konserwacji. W oparciu o te dane badacze stworzyli ogromną i ogólnodostępną bazę danych. Opracowano także systemy wspomagane sztuczną inteligencją do pomocy w renowacji odkrytych uszkodzeń. Konserwatorzy „mogą w każdej chwili zatrzymać symulację, nanieść zmiany i kontynuować proces, żeby zobaczyć efekty starzenia”, wyjaśnia dr Drosou. „Nasz system skanuje przedmiot, automatycznie wykrywa uszkodzenia i generuje tekst w języku naturalnym, w którym sugeruje działania, jakie konserwatorzy mogą podjąć, aby zapobiec potencjalnym przyszłym uszkodzeniom lub zminimalizować istniejące”, dodaje. Na przykład jeśli przy analizie obrazu system wykryje rysę w jednym miejscu i blaknięcie koloru w drugim, „system zaleci im (konserwatorom) nałożenie na rysę konkretnego środka chemicznego, a dla drugiego miejsca zasugeruje użycie farby lub środka czyszczącego”. Prototyp Badacze przetestowali prototyp w laboratorium konserwatorskim Opificio delle Petre Dure we Florencji we Włoszech, które specjalizuje się w wyrobach z metalu, oraz w Ormylia Foundation, znanym centrum renowacji dzieł sztuki w Grecji, specjalizującym się w konserwacji dzieł sztuki bizantyjskiej. Przed przejściem do etapu komercjalizacji, wykorzystując opinie zwrotne zebrane podczas testów we Włoszech i w Grecji, badacze udoskonalili prototyp, dzięki czemu składa się z wyspecjalizowanych czujników i ich sterowników, jednostki przetwarzającej specjalne algorytmy sztucznej inteligencji oraz zautomatyzowanych elementów skanujących. W ramach projektu powstało także wirtualne muzeum, stworzone przez profesjonalnych architektów, w którym można poczuć się jak w prawdziwej galerii. Wystawiane w nim dzieła sztuki to cyfrowe repliki dzieł badanych podczas prac nad projektem Scan4Reco.

Słowa kluczowe

Scan4Reco, bizantyjski, dziedzictwo kulturowe, kultura, obrazy, konserwacja, posągi, dzieła sztuki, przedmioty, sztuczna inteligencja

Znajdź inne artykuły w tej samej dziedzinie zastosowania