기술만으로 노트르담 드 파리의 문화 유물의 수명을 연장할 수 있다고 생각하시나요? 순진한!
역사적 건물과 문화유적을 재건하는 작업에는 종종 수년이 걸린다. 3D 모델링, 합성곱 신경망, 생성적 적대 네트워크와 같은 인공지능 기술을 사용하면 재건축 및 복원 작업에 대한 지침과 참고 자료를 제공할 수 있습니다.
예상치 못한 화재로 프랑스 전역이 슬픔에 잠겼습니다.
"세상의 좋은 것들은 견고하지 않다. 다채로운 구름은 쉽게 흩어지고 유리는 깨지기 쉽다." 180년에 걸쳐 건설되어 현재 800년이 넘은 세계적인 보물인 노트르담 드 파리는 프랑스 현지 시각으로 2019년 4월 15일 저녁 화재로 피해를 입었습니다.
노트르담 드 파리는 화재로 파괴된 유일한 장소가 아니었습니다.
예술적 분위기가 가득한 이 문화재 건물은 전쟁의 참상과 시간의 침식을 견뎌냈지만, 개조 작업 중 발생한 우발적 화재로 소실되었습니다.
"문화유물은 단 한 번의 삶만 가지고, 한 번 잃어버리면 다시는 돌아올 수 없습니다."
소방관들의 구조 활동 이후 노트르담 대성당의 종탑 두 개와 정면 건물은 온전하게 보존되었으나 지붕의 3분의 2가 화재로 파괴된 것으로 알려졌습니다. 상징적인 첨탑이 무너졌을 뿐만 아니라, 나무로 된 지붕 틀도 더 이상 존재하지 않습니다.그러나 "천국의 꽃"으로 알려진 장미창은 기적적으로 살아남았습니다.
화재로 인해 역사적인 건물과 유물이 파괴된 것은 이번이 처음이 아닙니다. 그리고 각각의 수리와 재건축은 긴 여정입니다. 노트르담 드 파리 재건 과정최소 10년이 기간 동안 노트르담 드 파리는 더 이상 대중에게 공개되지 않습니다.
오늘날 인공지능의 급속한 발전으로, 기술이 이러한 세계적 보물을 복원하는 데 도움이 될 수 있을까요?
그는 레이저 스캐닝을 사용하여 디지털 모델을 기록했습니다.
다행히도 바사 대학 미술학 교수였던 고(故) 앤드류 탈론이 생전에 노트르담 대성당의 레이저 스캔을 완성했습니다.
탈론은 건물의 다양한 각도에서 파노라마 전망, 3D 정보 및 자세한 이미지를 수집했습니다.그는 대성당의 내부와 세부적인 특징에 레이저 스캐닝을 수행했고, 3D 보관 기술을 사용하여 정확(1-2mm 정확도)하고 빠르게(초당 수십만 개의 지점 측정) 건물의 공간적 입체 정보를 얻어 완전한 디지털 모델을 구축했습니다.
2014-2015년 그의 작업은 세심했고 몇 가지 흥미로운 결과를 낳았습니다. 예를 들어, 킹스 갤러리가 수직면에서 약 1피트 이동했습니다. 노트르담 대성당의 내부 기둥이 완벽하게 정렬되지 않았다는 등의 내용이 있었습니다.
탈론은 작년 말에 세상을 떠났습니다.그가 남긴 디지털 정보는 노트르담 드 파리 복원을 위한 3차원 모델을 제공하여 재건축의 기초를 제공할 수 있습니다.
갑작스러운 재난이 발생할 경우 건물에 3D 모델이 있는 것은 다행이지만, 그에 상응하는 작업이 수행되지 않는다면 어떻게 될까요?
사진으로 본 폐허 복원
Iconem이라는 회사는 Microsoft AI를 사용하여 AI 모델을 구축했습니다.건물의 이전 실제 사진을 바탕으로, 손상되기 전 폐허의 3D 이미지를 복원할 수 있습니다.
전쟁으로 파괴된 고대 도시 팔미라(2015년 극단주의 테러 조직 ISIS에 점령된 후 파괴됨)를 재건하기 위해 Iconem은 사진측량 기술을 사용하여 고대 도시의 실제 사진 5만 장 이상을 사용하여 고대 도시의 사실적인 디지털 모델을 재현했습니다.
최종 수리 작업은 직접적으로 완료되지 않았지만, 건물을 물리적으로 복원하려면 중요한 단계였을 것입니다.
지금까지 Iconem은 AI 기술을 사용하여 북부 수단의 메로에 피라미드, 리비아 원형극장, 이란의 고대 성 알라무트 등 많은 손상된 유물의 데이터 모델을 구축했습니다.
인텔, 머신러닝 활용해 만리장성 복구 지원
인텔은 또한 AI 기술을 사용하여 젠커우 만리장성의 수리 작업을 돕고 있습니다.
자연재해와 인재로 인한 피해로 인해 젠커우 만리장성은 긴급히 수리가 필요한 상태입니다. 그러나 가파른 지형으로 인해 수리 작업에 어려움이 더해졌습니다.
인텔 중국 연구소, 인텔 데이터 센터 그룹, 우한 대학 측량, 지도 제작, 원격 감지 국가중점 실험실은 드론과 AI 알고리즘을 결합하여 젠커우 만리장성 복원 프로젝트를 지원하기 위해 협력했습니다.
수리 과정은 주로 3단계로 나뉜다고 합니다.
1. 고정밀 이미지 수집
젠커우 만리장성 보호 프로젝트에서는 인텔의 최신 Falcon 8+ 드론을 사용하여 만리장성 전체와 일부 구간의 항공 사진과 정밀한 이미지를 촬영했습니다.
2. 3D 모델링 및 인공지능을 이용한 파손부위 식별
최신 서버의 도움으로 고해상도 이미지 데이터를 빠르게 분석하고 처리하여 만리장성의 완전한 고정밀 3D 모델을 제작할 수 있습니다.인공지능 알고리즘을 사용하여 3D 모델에서 수리가 필요한 부분을 식별하고 균열 및 산사태와 같은 손상에 대한 측정 데이터를 제공하여 물리적 수리를 안내합니다.
3. 인공지능을 활용한 3D 모델 디지털 복원
3D 모델 손상 식별을 기반으로,최신 3D 모델 적대적 생성 네트워크와 회귀 합성 신경망을 사용하여 도시 성벽의 손상된 부분을 디지털 방식으로 복구했습니다.만리장성의 실제 수리 및 유지관리에 대한 지침과 참고 자료를 제공합니다.
물론 최종 수리 작업은 여전히 작업자나 작업자가 조작하는 기계에 의해 수행되어야 합니다.
기술은 비전과 경험에 진보를 가져다줍니다
기술은 우리에게 희망을 주지만, AI는 복원에 대한 제안과 참고 자료만 제공할 수 있고, 노트르담 드 파리를 완전히 복원할 수는 없다는 것을 인정해야 합니다.
작년에 브라질 박물관에서 발생한 화재로 귀중한 문화재가 상당수 소실되었지만, 전체 복원은 2021년까지 시작되지 않을 예정입니다. 현재 우리는 자금과 기술을 포함한 다양한 측면에서 저항에 직면해 있습니다.
타협은디지털 가상 방법을 사용하여 이미지를 재생성합니다.예를 들어, 텐센트는 브라질 박물관과 협력하여 이미지 인식과 빅데이터를 활용해 인터넷 사용자를 통해 브라질 박물관에 대한 대량의 사진을 수집했습니다.디지털 가상 박물관을 만들어 보세요.
DeepMind의 연구원들도 작년에 이미지를 3D 장면으로 변환하는 기술을 제안했습니다.그들은 VR 기술과 결합된 생성적 쿼리 네트워크(GQN)를 사용하여 오래된 사진 속 장면을 재현했습니다.
GQN 원리의 개략도, 논문 제목:
《신경망 장면 표현 및 렌더링》
이를 통해 사람들은 몰입적인 경험을 얻을 수 있습니다. 예를 들어, "과거로 돌아가" 어린 시절 잠들었던 요람을 체험할 수도 있고, 심지어 부모님의 결혼식에 "참석"할 수도 있습니다.
기술은 도움을 줄 수는 있지만 완전히 복구할 수는 없습니다.
현재의 기술과 수단을 되돌아보면, 디지털 복원을 달성할 수 있는 방법은 많지만, 독특한 노트르담 드 파리는 불이 타고 연기가 피어오르는 가운데 우리 곁을 떠났고, 완전한 물리적 복원은 불가능한 작업이라는 사실을 인정해야 합니다.
디지털 모델은 단지 참고 자료나 가상 이미지만을 제공할 수 있는 반면, 독특한 건물과 예술 작품은 그 아름다움을 직접 본 사람들의 마음속에만 남을 수 있다는 것을 우리 모두 알고 있습니다.
사실, 많은 텍스트사물을 회복시키는 자작업은 여전히 수동으로 수행해야 합니다.다큐멘터리 "자금성의 문화재를 수리합니다"는 여러 세대에 걸쳐 복원의 달인들이 장인정신을 발휘하여 부패를 마법으로 바꾸는 이야기를 들려줍니다. 둔황 벽화도 복원가들의 6년간의 작업 끝에 복원되었습니다.
그러므로,우리가 기술을 옹호하는 것은 기술이 전능하기 때문이 아니라, 아직 도덕적 수준에 도달할 만큼 높지 않기 때문입니다.아마도 현대 기술로는 예술 궁전을 우리에게 복원해 줄 수 없을 것이다. 하지만 적어도 기술의 발전 덕분에 우리는 이런 사건에 직면했을 때에도 합리적이고 희망적인 태도를 유지할 수 있습니다.