Projekt Silknow s slovensko udeležbo osvojil nagrado Europa Nostra 2022

Pri projektu je sodelovala skupina z odseka za umetno inteligenco Instituta Jožef Stefan pod vodstvom Dunje Mladenić. Poleg Slovenije so sodelovale še Francija, Nemčija, Italija, Poljska in Španija.

"Silknow je ustvaril inovativen sistem za lažji prenos znanja o tkanju svile. Ta projekt predstavlja pomemben primer, kako je mogoče obrt in s tem nesnovno dediščino povezati z digitalnimi orodji in kako lahko ta orodja uporabimo za demokratizacijo dostopa do tehničnega znanja. Projektne metode za strojno učenje in tezaver so še posebej zanimivi in imajo potencial za uporabo na drugih raziskovalnih področjih," piše v obrazložitvi nagrade.

Silknow je EU projekt Horizon 2020, v sklopu katerega so izdelali inteligenten računalniški sistem, zasnovan na metodah umetne inteligence, da bi izboljšal razumevanje evropske dediščine svile. Projekt je uporabil raziskave informacijskih in komunikacijskih tehnologij naslednje generacije za izpolnjevanje potreb uporabnikov na različnih področjih, kot so muzeji, izobraževanje, turizem, kulturne in kreativne industrije, so za STA pojasnili na Institutu Jožef Stefan.

Kot so spomnili, je bila svila že od nekdaj pomemben dejavnik tehnološkega napredka v Evropi s t.i. Zahodno svileno cesto, ki je povezovala države po vsej celini. Silknow tako pomaga ohranjati nematerialno dediščino starodavnih tehnik tkanja z uporabo že obstoječih digitaliziranih informacij o svili za preučevanje, predstavitev in ohranjanje digitalnih zbirk svile. Uporabniki lahko do teh zbirk dostopajo prek raziskovalnega iskalnika, prostorsko-časovnih zemljevidov ter 3D vizualnih simulacij, so zapisali na inštitutu.

V sklopu projekta so razvili javno dostopen ADASilk (Advanced Data Analysis for Silk heritage) iskalnik, ki omogoča enostaven dostop do semantično obogatenih podatkov. ADASilk združuje raziskovalni iskalnik in prostorsko-časovni zemljevid, zgrajen na vrhu t. i. Silknow grafa znanja, ki vsebuje skoraj 40.000 vnosov tkanin s slikami in drugimi ustreznimi informacijami. Iskalnik integrira najpomembnejše rezultate projekta.

Slovenski strokovnjaki so pod vodstvom profesorice Dunje Mladenić sodelovali pri razvoju semantičnega označevanja besedil, večjezičnega tezavra in avtomatskega napovedovanja manjkajočih metapodatkov na osnovi globokega učenja iz besedil in slik.

Kot je za STA pojasnila Dunja Mladenić, so bili osnova za raziskovanje digitalni viri muzejev z metapodatki, pri čemer je slovenska skupina poskrbela za besedilni, nemška pa za slikovni del. Vprašanje raziskovalcev je bilo, ali je mogoče iz besedil in slik, ki spremljajo nek muzejski artefakt, napovedati oziroma predvideti manjkajoče podatke pri drugem, ki teh podatkov iz različnih razlogov nima. Rezultat je tako napoved verjetnosti metapodatkov, denimo iz katerega geografskega območja je določen muzejski predmet, v kakšni tehniki je narejen, kakšna je metoda tkanja, je naštela vodja odseka za umetno inteligenco na inštitutu.

Obenem so slovenski strokovnjaki sodelovali pri razvoju semantičnega označevanja besedil, pri čemer so si pomagali s slovarjem tezaver, pri katerem so tudi sodelovali, in sicer z avtomatsko obdelavo besedil, je še povedala Dunja Mladenić.

V okvir projekta Silnow med drugim sodi še t. i. Virtual Loom, orodje, ki izdeluje 3D-predstavitve tkanin na ravni preje in ohranja zgodovinske tehnike tkanja, ki jih večino poznajo samo rokodelci, projekt je prispeval tudi izobraževalno gradivo La Ruta de la Seda, zasnovano za učenje španščine ob spoznavanju svile v Evropi.

Nagrade bodo podelili v sklopu Evropskega dogodka o kulturni dediščini 2022, ki bo potekal od 25. do 27. septembra v Pragi.

Nagrado Europa Nostra je poleg projekta Silk prejelo še 29 projektov, med drugim restavriranje cerkve sv. Andreja v Kijevu, oživljanje sicilijanskega lutkovnega gledališča, festival judovske hrane pod okriljem poljskega muzeja Polin in obnova kapucinskega samostana Sintra na Portugalskem.