PROJEKTI

Projekt ODEUROPA je evropski raziskovalni projekt, ki združuje znanja s področij senzoričnega rudarjenja in dediščine vonja. Projekt, katerega cilj je pokazati, da je vključevanje našega čutila za vonj in naše dišavne dediščine pomembno sredstvo za povezovanje in promocijo evropske snovne in nesnovne kulturne dediščine, razvija nove metode za pridobivanje informacij o vonju na podlagi analize digitaliziranih besedil in podob.

Da bi ugotovili, kako je bil pojem vonja izražen v različnih jezikih, s katerimi kraji je bil povezan, kakšne vrste dogodkov in praks je zaznamoval ter s kakšnimi čustvi je bil povezan, se raziskovalci za analizo 30.000 slik in 62.000 starejših evropskih besedil v šestih jezikih (angleščini, nemščini, francoščini, nizozemščini, italijanščini in slovenščini) poslužujejo najnovejših metod umetne inteligence. Po tej poti pridobljene informacije so shranjene v European Olfactory Knowledge Graph (Evropski olfaktorični graf znanja) in nato uporabljene za ustvarjanje novih “zgodb”, ki temeljijo na raziskavah kulturne zgodovine.

V Službi za informacijsko podporo v NUK smo s pomočjo orodja Pero OCR, ki temelji na umetni inteligenci, izvedli optično prepoznavanje besedila (OCR) za del časopisa Kmetijske in rokodelske novice, ki je bil do zdaj brez tekstovnih datotek. Rezultati so dostopni v Digitalni knjižnici Slovenije.

Optična prepoznava besedila predstavlja pomemben korak k boljši dostopnosti besedila, saj omogoča strojno iskanje po celotnem besedilu, uporabo vsebine za učenje modelov umetne inteligence, ter dostopnost za uporabnike z oviranostmi.

Pred 130 leti je Ljubljano stresel uničujoč potres, ki je temeljito zaznamoval podobo mesta in njegov prihodnji razvoj. Z umetno inteligenco smo obudili digitalizirane fotografije Wilhelma Helferja - jih obarvali ter obogatili z globino in gibanjem, ki ustvarjata povsem nov, živ pogled na takratno Ljubljano.

Za kolorizacijo fotografij smo uporabili odprtokodno orodje DeOldify in za vsako fotografijo zgenerirali 4 različice - z dvema različnima modeloma smo preizkusili po dva različna faktorja resolucije renderiranja. Za vsako fotografijo smo nato ročno izbrali najboljšo različico.

Na predstavitveni spletni strani projekta lahko o potresu poklepetate tudi z digitalnim asistentom Vidom, ki je naučen na NUK-ovih ter prosto dostopnih virih o potresu.