Infrastructură integratoare pentru fuziunea datelor digitale complexe utilizate în identificarea, cartarea și evaluarea bunurilor culturale
Scopul acestei infrastructuri este de a facilita fuziunea oricărui tip și format de date digitiale (imagistice sau spectrale) într-un model integrator de caracterizare a unui bun cultural sau artistic.
Modelul poate avea diferite forme de prezentare: bază de date complexă, model multi strat geo-referențiat pentru cartarea suprafețelor, model digital 3D accesibil online cu proiecții pe suprafață ale distribuțiilor de compuși/elemente/caracteristici.
Acest tip de serviciu se adaptează conform cererii, studiului de caz dar mai ales în funcție de tipurile de date furnizate modelului.
Infrastructura propusă are caracter open access, fiind gândită astfel încât să permită, pe de o parte, accesul persoanelor din exterior la funcțiile sale de operare, iar pe de altă parte, la rezultatele obținute, în diferite forme/stadii.
Protecția patrimoniului tangibil necesită în mod normal documentări multi-disciplinare complexe.
De cele mai multe ori datele brute obținute din astfel de documentări sunt procesate și evaluate separat atât din punct de vedere spațial cât și temporal. Acest lucru duce de obicei la acumulări de date, de diferite tipuri și formate, ne-asociate.
Astfel a luat nastere infrastructura de tip distribuit DataFusionArt, cu o abordare integratoare, inteligentă, care să țină cont de orice tip de date și care să le poată și fuziona într-o nouă înțelegere, mult mai complete, pentru scurtarea timpilor de decizie în politica de conservare și, implicit, reducerea cheltuielilor aferente pe termen lung.
Ce oferim
Identificare rapidă și neinvazivă a oricărei anomalii care poate compromite integritatea obiectelor de patrimoniu, precum și capacitatea de a recunoaște restaurările anterioare, înlocuirile și alte modificări care au avut loc de-a lungul timpului, într-un mod preventiv, neinvaziv, este crucială în contextul intervențiilor pentru conservarea și protecția acestora.
Metode de corelare complexa a datelor si interpretare superioara a acestora, cu scopul relevării informațiilor noi, relevante, calitative si cantitative despre starea bunurilor culturale, despre riscurile de degradare, implicit pentru contracararea practicilor deficitare, pentru modernizarea si implementarea judicioasa a procedurilor reale de conservare preventiva prin mijloace științifice.
Pachetele complexe de date obținute pot fi utilizate mai departe în cadrul unor studii mult mai aprofundate prin implicarea algoritmilor de Inteligență Artificială, în special cei bazați pe Deep Learning. Aceștia sunt bazați pe rețele neuronale artificiale multi-strat, fiind aplicați cu precădere în aplicații de monitorizare și inspectare în construcții civile și patrimoniu cultural.
