持続可能な期間にわたって、継続的な修理とメンテナンスの過程で、建物のライフサイクルは延長されました。歴史、職人技、美学、文化的多様性の包括的な価値に加えて、これらの「固まった叙事詩」は今やハイテクの側面を加えています。

4月26日、レノボグループと清華大学建築学部が共同で開発し、英仙木塔風景区に寄付した「スマート英賢木塔」プログラムが開始されました。千年前の木製の眼鏡は、最新の空間コンピューティングAIGCの組み合わせ技術と衝突して、独特の輝きを放ちました。

英仙木塔は、現在世界で唯一最も古く、最も高い木造舗装です。過去1000年の間に、地震、風、雨、戦争、その他の要因によって徐々に被害を受けてきました。内部構造が変形し、運搬能力が大幅に低下し、訪問者は塔に登ったり見学したりすることができなくなりました。

AIGCとは、AIによって自動的に作成および生成されたコンテンツ（AIGenerated Content）を指します。つまり、AIは受信者からタスクの指示を受け取り、人の自然言語を処理して画像、動画、音声などを自動的に生成します。ChatGPTとミッドジャーニーはすべて代表的なテクノロジー作品です。

「以前は、私たちの文化財保護は手作業でモデル化されていました。業界は最初に、3D再構成に神経放射線フィールド技術を使用することを提案しました。世界初の新聞は2020年に誕生しました。レノボはすぐに神経放射場関連技術を導入し、清華大学と協力して、最新の空間計算を使用して木製の塔をモデル化する方法を模索しました。」レノボグループの副社長でレノボ上海研究所の所長の毛沢東は、ウォールストリートの話をしました。

デジタルの世界では、「木製タワーツイン」はレノボの「新しいIT、新しい遺産」戦略のベンチマーク作品の1つであり、持続可能な開発を可能にするテクノロジーの新しい実験にもなっています。

デジタル修復：10時間、1500万シート

「英仙木塔」という本は、記録された木塔の修理の歴史をまとめて数えています。木造の塔は1949年まで建設されて以来、平均150年に1回、6回の大規模な修理が行われました。

英賢県の木塔の修復作業が90年代半ばに正式に議題になって以来、木造塔の保護と修復計画は古代建築研究の焦点となっています。さまざまな修理計画には、部分修理、オーバーホール、フルサポートプラン、解体修理などがありますが、それらはすべてまちまちです。

清華大学建築学院建築史・文化遺産・建築保護研究所の所長Liu Changは、英賢県の木造塔の保護には3つの主要な基準があるとウォール街に告白しました。「1つ目は、綿密な準備準備、設備投資、チームビルディング、プロジェクト設定です。2つ目は本体を理解することですが、これにはさらに工夫が必要です。3つ目は、新しいテクノロジーの豊富なコレクションです。」

今回は、「スマート英賢木塔」がAI談話システムの下で画期的なソリューションを提供しました。

「過去2年間、ここに来たときはいつも、従来の修復作業とは異なります。私たちはかつてモデルエンジニアでした。ドローン、カメラ、レーダーカメラを使用して、さまざまな新しい非破壊検出方法で画像を収集しました。」Mao Shijieはウォールストリートニュースに、研究開発の過程で、このプロジェクトでは1500万枚以上の基本資料を使用して約6万行のUnityプログラミングを完成させ、レンダリングモデルは4.2Gに達したと言いました。

従来の技術を使って描写したりトレースしたりすると、さまざまな角度から見た木製の塔の巨大な写真を処理するための基本的な分析資料は、人的資源と物的資源に非常にコストがかかります。レノボは人工知能（AI）、神経放射場（NeRF）技術、拡張現実（XR）技術を革新的に組み合わせて作業効率を大幅に向上させました。

毛沢茂はウォール・ストリート・ニュースに、デジタル世界の構築を目的として、AIGC技術に関する世界初の論文が2020年に発表されたと説明しました。それ以来、レノボはこの技術の開発に投資してきました。

「途中で生成されたディープハイブリッドレンダリングモデルは、実際には直接使用できません。従来のモデルで構築された3Dモデルとは本質的に異なります。これはニューラルネットワークモデルなので、解決すべき技術的な問題がたくさんあります。これらのモデル同士をつなぎ合わせるなど、従来のモデルと組み合わせてレンダリングする必要があります。これらはすべて、アルゴリズム自体に加えて解決する必要のある問題です。」毛沢東さんは言いました。

報告によると、レーダーカメラ、RGBカメラ、360カメラを使って木製の塔の中のデータを収集した後、残りのデータはすべて人工知能アルゴリズムを使用して計算され、3Dモデルに復元するのに10時間かかりました。

清華大学建築学部は、構造パラメータ調査を通じて、木造塔内部の木造建築物をモデル化し、木造塔パラメータのデータベースを作成します。同時に、研究結果は木製の塔のディスプレイやポピュラーサイエンスのコンテンツに変換され、仮想体験用のスクリプトが作成されます。

最終的に、「スマート英仙木塔」体験アプリケーションは、複製された木塔の1階から5階での5つの主要な探索シーンを再現しました。梁思成に話しかけたり、AR小道具を拾ったりするなどの7つの主要なインタラクティブデザインと、チベット経典の仏像や仏式典を含む11の大規模アニメーション効果が含まれています。

情報の継承：技術的エンパワーメントの「第4段階」

建築美学研究者の分析によると、「ヴェネツィア憲章」は「歴史と時代の証人」としての建築のアイデンティティを確認しています。建物の現状と安全を確保するために、建築形態を変更せず、代わりに標本のように歴史に根ざし、将来の世代に受け継ぎ、全人類の永遠の財産となるようにしています。しかし、この「凍結」された継承方法は、レンガとコンクリートを主な材料とする西洋建築の保護観をさらに反映しています。「奈良原真実文書」は、建築遺産が歴史的、文化的情報の担い手であることを示しています。「標本」以外の総合的な情報については、主に木造建築システムに焦点を当てている東洋建築保護の文脈に注目してください。

AIで知恵を広めるYingxian Mutaは、「エンド-エッジ-クラウド-ネットワーク-インテリジェンス」という新しいITテクノロジーアーキテクチャに基づいてレノボが構築した「新しいIT遺産」のための新しいデジタル保護パラダイムです。デジタル世界における建築遺産情報のライフサイクル全体を拡張します。

ウォールストリートニュースによると、現在、レノボグループの空間コンピューティングAIGC技術は3つのコアステージに分かれています。第1段階は、最新世代のドローン機器や360°カメラなどのさまざまな取得デバイスを使用して木製の塔を囲み、木製の塔の内外の何千もの画像データを収集し、一定量の基礎資料を蓄積することです。

第二段階は、収集した基本的な材料データをAI技術を使用して分析および処理し、ディープラーニングとニューラルネットワークを通じて3D空間情報のインテリジェントな認識と理解を訓練し、高度にシミュレートされた3Dシーンを構築し、建物の詳細を迅速かつ正確に再現することです。

第3段階では、XRテクノロジーを使用して、生成された3Dモデルを現実世界または仮想世界にシームレスに接続し、断片化された情報の統合と再構築を通じて、さまざまなシナリオでの3Dモデルの柔軟な適用と相互作用を実現します。

そして、業界関係者のテクノロジーへの期待は、将来のエンパワーメントの「第4段階」を示すかもしれません。

「デジタルテクノロジーが文化財保護を支援する上で、最も重要なことは、実際に情報抽出の役割を解決し、研究のための基本的な支援を提供することです。木の塔を例にとってみましょう。木製の塔に関する情報の多くは、継続的な手動マッピング、3Dスキャン、トータルステーションマッピングによるものですが、一部の情報は不明です。」山西省古代建築・カラープラスチック壁画保存研究所のワン・シャオロン副所長はウォールストリート・ニュースに、研究者として、ビッグデータAIアルゴリズムやより高度な測量・地図技術を通じて、将来、木造塔についての真の理解を深めたいと語りました。

「その規模の理解も含めて、既存の規模の認識から元の設計のスケールへの移行、スケールのさまざまな段階の認識、木材の腐敗面積の大きさなどの病気の認識も含めて？崩壊の深さはどれくらいですか？デジタルテクノロジーによってこの情報を直接抽出できれば、その後の保護努力が対象となります。」彼はそれをこのように分析しました。

Liu Changの想像では、将来、AIGCの技術が木製の塔の「骨に塗る」ことができると期待されています。「文化財保護の専門家は、人の顔の見た目だけでなく、内部の骨、さらには内部の神経や筋肉の分布も確認する必要があります。数学はAIGCを実現するだけでなく、異なるデータ間の架け橋としても機能します。そのため、文化保護の専門家の視点から見ると、AIGCは現在皮膚を描いていますが、将来的には肉と骨を描くことができるようになり、他のデータメディアとリンクしたいと思っています。」

報告によると、Yingxian Mutaプロジェクトでは、既存のデータファイルに基づいて、AIテクノロジーに関連した新しいテストもいくつか追加されています。たとえば、AIとARテクノロジーは、サイト調査を支援したり、リモート操作による仮想空間の基本的な建物の状態と有効なデータ情報の表示、および関連する調査の完了を支援したりするために使用されます。