Kan man lære en maskine at tænke som en konservator? Om brug af maskinlæring til forbedring af dataanalyse inden for konserveringsfaget

Maskine learning anvendes i stigende grad inden for mange felter. Teknologien sætter populært sagt computere i stand til at løse et problem uden at være direkte programmeret til det. Den bygger på, at computerprogrammer (algoritmer) analyserer eksisterende data og finder sammenhænge, som herefter kan bruges til at lave forudsigelser vedrørende fremtidige data. For eksempel kan machine learning anvendes til at klassificere billeder af historiske bygningselementer efter tegn på nedbrydning, hvorefter algoritmen kan sættes til at analysere nye billeder og bestemme elementernes bevaringstilstand. I dette oplæg kan du høre, hvordan en lille forskergruppe siden 2018 har arbejdet med machine learning og analyse af konserverings- og bevaringsdata og hvad vi har lært. Du kan også høre om vores kommende forskningsprojekt, hvor vi vil undersøge brugen af machine learning til varsling af skadeligt bevaringsmiljø på arkiver, biblioteker og museer.