“Silknow criou um sistema inovador para facilitar a transferência de conhecimento sobre tecelagem de seda. Este projeto representa um importante exemplo de como o artesanato e, portanto, o patrimônio imaterial podem ser vinculados às ferramentas digitais e como essas ferramentas podem ser usadas para democratizar o acesso ao conhecimento técnico. Métodos baseados em projetos para aprendizado de máquina e tesauro são de particular interesse e têm potencial para uso em outras áreas de pesquisa,” diz a explicação do prêmio para o projeto Silknow.

Preservando a herança de técnicas de tecelagem antigas
Silknow foi criado como parte do projeto Horizon 2020 da UE, criando um sistema de computador inteligente baseado em métodos de inteligência artificial para melhorar a compreensão da herança da seda da Europa. O projeto usou a pesquisa em tecnologias de informação e comunicação de última geração para atender às necessidades dos usuários em vários campos, como museus, educação, turismo, indústrias culturais e criativas, explicou o Instituto Jožef Stefan ao STA.

A seda sempre foi um fator importante no progresso tecnológico na Europa com a Rota da Seda Ocidental, que conectava países de todo o continente. Silknow, assim, ajuda a preservar a herança intangível das antigas técnicas de tecelagem, usando informações de seda digitalizadas pré-existentes para estudar, apresentar e preservar coleções digitais de seda. Os usuários podem acessar essas coleções por meio de um mecanismo de pesquisa, mapas espaço-temporais e simulações visuais tridimensionais, disse o instituto.

Como parte do projeto, eles desenvolveram um ADAsilk (Advanced Data Analysis for Silk Heritage) mecanismo de pesquisa que fornece acesso fácil a dados semanticamente enriquecidos. O ADAsilk combina um mecanismo de pesquisa de pesquisa e um mapa espaço-temporal construído sobre o gráfico de conhecimento Silknow, que contém cerca de 40 mil entradas de tecido com imagens e outras informações relevantes. O motor de busca integra os resultados mais importantes do projeto. Especialistas eslovenos participaram do desenvolvimento da marcação semântica de textos, um tesauro multilíngue e previsão automática de metadados ausentes com base no aprendizado profundo de textos e imagens.

Segundo o líder do grupo esloveno Dunje Mladenić os recursos digitais dos museus com metadados foram a base da pesquisa, com o grupo esloveno cuidando da parte textual e o alemão cuidando da parte pictórica. A pergunta dos pesquisadores era se é possível a partir dos textos e imagens que acompanham um artefato de museu prever ou prever os dados perdidos para outro que não possui esses dados por diversos motivos. O resultado é uma previsão da probabilidade de metadados, por exemplo, de qual área geográfica um determinado objeto do museu é, em que técnica é feito, qual é o método de tecelagem, o chefe do departamento de inteligência artificial do instituto enumerado.

Paralelamente, os especialistas eslovenos participaram no desenvolvimento da marcação semântica dos textos, ajudando-se mutuamente com o dicionário tesauro, no qual também participaram, nomeadamente com o processamento automático de textos, disse o gestor do projeto da Eslovénia.

Configurando teares virtuais
O projeto Silnow inclui, entre outras coisas, uma ferramenta Tear Virtualque produz representações tridimensionais de tecidos ao nível do fio e preserva técnicas históricas de tecelagem, a maioria das quais são conhecidas apenas por artesãos, o projeto também contribuiu com materiais educativos A Rota da Sedaprojetado para aprender espanhol enquanto aprende sobre seda na Europa.

Além do projeto Silk, outros 29 projetos receberam o Prêmio Europa Nostra, incluindo a restauração da Igreja de Santo André na capital ucraniana, o renascimento do teatro de fantoches siciliano, o festival de comida judaica sob os auspícios do Polin Museu na Polónia e a restauração do Mosteiro dos Capuchinhos de Sintra em Portugal.