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2019年04月17日 | 重建巴黎圣母院 新技术AI能帮上忙吗
2019-04-17 来源：EEWORLD
巴黎当地时间4月15日下午6点50分左右，巴黎圣母院阁楼被发现起火，1小时后火势迅速蔓延，火焰从教堂两座钟楼间窜出，随后不久塔尖便烧毁坍塌，卡西莫多的钟楼和玫瑰花窗不复存在。大火烧了4个多小时，直至当晚10时许，火势才逐渐减弱。
一场突如其来的大火让这座850多年的世界瑰宝付之一炬。
根据法国媒体报道，大火起始于楼顶，火势蔓延迅猛，熊熊火焰从教堂两座钟楼“喷射”而出。起火原因的初步调查结果是意外，可能与最近的圣母院翻修工程有关。
万幸的是，教堂内部分文物在大火中被抢救出来，多数装饰也得以幸存，圣母院主体结构得以保存，但木制框架基本被烧毁。
图 | 来源于网络；红色部分全部坍塌
法国总统马克龙现场表示，“必定会倾法国的技术和文物复原能力重建圣母院，并将为此发起一场国际筹款活动。”
巴黎圣母院大教堂坐落于塞纳河畔、法国巴黎市中心，圣母院始建于1163年，于1345年才得以全部建成，历时180多年，正面双塔高约69米，后塔尖高约90米，是法兰西岛地区的哥特式教堂群里面非常具有关键代表意义的一座，也是世界级的哥特式基督教教堂建筑。
图|巴黎圣母院 （来源：pixabay）
圣母院被大火摧残是全人类的损失。但如何有效的保护这些古老建筑以及文物，使得它们能千百年的传承下去，也是我们痛定思痛之后必须要思考的事情。而现代科技中，不乏一些行之有效的技术手段。
去年11月去世的瓦萨大学(Vassar College)艺术学院副教授Andrew Tallon，在其生前便完成了对巴黎圣母院的扫描工作，各个角度的建筑全景、3D和细节图片。大火过后，消逝的巴黎圣母院将在数字世界里永存。
Andrew Tallon在实地考察
用于三维存档的技术叫做三维激光扫描/激光雷达，可以精确地（1-2mm精度）、快速地（每秒测量数十万个点）获取建筑的三维几何信息。获得的数据被称为激光扫描数据或点云数据。
激光扫描得到的点云数据建立了巴黎圣母院的虚拟模型
他在2014—2015年的工作发现，国王画廊(Gallery of Kings)几乎已经从铅锤中移出了一英尺，并且大教堂的这个区域可能在工作开始之前的十年内保持不变，让土壤有时间沉淀。 他的作品还表明，巴黎圣母院的内部柱子并没有完美对齐。
虽然Andrew Tallon已经去世，但是希望他生前的工作能够对巴黎圣母院的重建起到一定作用！
Andrew Tallon的模型，虽然并不是现有唯一完美的模型。你可能想不到，游戏《刺客信条》中的巴黎圣母院场景也极为精确。
《刺客信条》以完美的再现真实世界的场景而闻名。该游戏画师之一卡罗琳·米乌斯(Caroline Miousse)告诉媒体，她花了两年时间完成巴黎圣母院的外观——包括每一块石头。
从2008年韩国崇礼门大火到2018年巴西国家博物馆火灾，再到今天巴黎圣母院的屋顶和塔尖烧毁，古建筑在与火魔的每次对抗中都损失极为惨重。而圣母院主体结构之所以得以幸存，是因为西方建筑普遍采用砖石，对于多用木制的东方建筑来说，几乎没有发生奇迹的可能。
以2008年韩国崇礼门火灾为例，因建筑为全木结构，火势蔓延极快，即便崇礼门位于首尔市中心，消防部门依旧无能为力，最终导致韩国一号国宝崇礼门上层整体垮塌。这也是时任故宫博物院院长的单霁翔在2013年提出“平安故宫”工程的主要原因。就像单霁翔所说，“消防安全是故宫的命根子。”
数据统计显示，在故宫建成后的近600年历史中，共发生火灾近百起，是现存的名胜古迹建筑群中发生火灾最多的一个。为此，“平安故宫”工程耗资共4.4亿，一年内仅摄像头就安装了超2000个，其中部分为全景摄像头，构建成了一个“监控天网”。
除此之外，故宫内还安装了近万个安防报警装置，安防系统设有周界、通道、室内与展柜四道安全线，从大到小，形成了一个安防“倒金字塔模型”。
去年年底，故宫博物院还发布了《故宫博物院端门区域火灾报警系统改造项目公开招标公告》，希望按现行规范对相应建筑物进行改造升级，以更加先进可靠的技术和设备，适应新的消防安全需求，最大程度的对古建筑群予以有效保护。例如温度传感器、烟雾报警器、图像监控及识别等方案，或许最终都会被应用在紫禁城里。
举个例子，通过eMTC（增强机器类通信的物联网通信场景）和NB-IoT（窄带物联网），将安装在故宫各处的摄像头以及传感器等链接起来，一旦发现异样，各处联动响应，就能在最短时间内做出消防应急措施，防止火势蔓延以致损失惨重。
当然，古建筑的消防手段不仅于此，如大型集会以及自然灾害等方面的部分消防手段均可借鉴。
以南京的秦淮灯会为例，2018年秦淮区便为灯会搭建了一个“信息化智慧平台”，只要扫描二维码就可以监测摊位消防安全状况，而所安装的火情探头、监控摄像头还内置了算法，一旦识别出火情就会立刻触发报警装置，喷淋设备就会立马启用。
而对于自然灾害而言，小型卫星以及处理数据的超级计算机普及也都成为了消防不可或缺的部分。在AI技术的驱动下，卫星可对山林等的野火风险地图进行精确绘制，在火灾发生前数小时发出警报，将火苗扼杀在初始阶段。
对于古建筑来说，这些方法或许不能完全照搬，但万变不离其宗，科技手段俨然已成当前防火工程中不可或缺的部分。
只是如果火情最终蔓延，如巴黎圣母院这样的永久性损坏，真的会让文明在后世断流吗？
虽然马克龙承诺将重建巴黎圣母院，实际上烧毁重建难度极大，且可以预见重建时间将会非常长。
那么，巴黎圣母院近900年的文明就要因此断流数十年吗？其实我们可以用AI、3D打印技术重建将这一“断层”衔接起来。
此前，艺术史学家为了精确了解圣母院内部结构，用激光扫描技术，通过对圣母院内外的50位置进行定点来收集数据。基于此以及此前所留存的图片、影像资料，利用AI、3D打印等技术，复原工作难度将大大降低。
仍以故宫为例，单霁翔曾经用“AI重启紫禁城”来表达科技对建筑及文物的复原和保护意义。数据统计显示，故宫内共有1200栋古建筑，故宫博物院曾通过数字扫描等手段可以完美的展现建筑的整体构造和具体细节。而文物保护及复原方面，故宫则成立了一个“智能医院”，配备了3D打印、物理冷热性能等设备，为文物“做CT”，并与原有修复技术进行叠加，效率瞬时提升。
而在较大工程的建筑物复原方面，2015年8月，叙利亚遗迹贝尔神庙被ISIS炸毁，这一世界文化遗产的毁灭令人悲愤亦痛心不已。为了让贝尔神庙的文明继续流传下去，多名科研人员利用神庙被毁前的2D照片创建了3D模型并实施打印，最终高度还原了神庙的巨大拱门，还在伦敦和纽约进行了展示。
当然，如果想要深入古老文明，AR/VR等技术还可以营造出一个虚拟世界，从画面、声音、互动等方面全方位游览古建筑，如故宫就曾请中科院为不同鸟类模拟叫声，并设计了“点击即可喂鸟吃食”的情节。
早在2016年，NASA位于加州的喷气推进实验室的研究人员就在利用AI助消防员一臂之力。AI能够收集温度、气体和其他危险信号的相关数据，让消防人员更准确地对火场情况进行综合评估，并引导救火队员在执行任务时安全地通过火场。
由NASA喷气推进实验室和美国国土安全部联合开发的新型AI系统可以对消防活动进行指导，有望提高救火效率，降低人员伤亡
该系统名为AUDREY，通过对火场环境相关数据的推理，提取和理解实现辅助消防的目的。AUDREY利用物联网技术，将众多消防设备和传感器信息实现无线交互。在消防员衣服中的可穿戴传感器可以获取GPS位置信息，其他房间的热量信息、危险化学品和气体成分信息，以及卫星图像等等。
NASA为消防员打造“云端守护天使”
作为基于云的软件，AUDREY不仅可以向现场人员发送数据，还可以学习并预测后续的资源需求。AUDREY就是消防员的“云端守护天使，” AUDREY项目经理Edward Chow说。“由于传感器能够检测到所有数据，可以避免消防队员进入马上会崩溃的房间。”
Chow表示，AI消防的效果与分析和学习的数据量有关。“数据越多，AI提出有用建议的可能性就越大。我们利用复杂的推理来模拟人类的思考方式。这使我们能够为消防员提供比传统AI系统更有用的信息。”
2018年9月19日，AUDREY项目研究人员与当地消防局人员一起对系统进行了模拟火灾现场测试。模拟起火建筑的是由现代可燃物组成的特制小屋，配备了复杂的热电偶传感器，先进的热成像和可视成像设备，甚至是耐热的360°相机。
AI助力，卫星定位森林火灾仅需几分钟
2018年11月美国加州的Camp Fire森林大火共造成85人死亡，249人失踪重大伤亡，18000多栋建筑被毁。一直以来，对森林大火成功预测、及早发现、及早扑救一直是人们努力的目标。
众所周知，预测森林大火是非常困难的，目前，大多数火灾都是通过911报警电话，商业航班或火警了望站报告的。这种效率不一的报告方式让一些森林火灾在起火后长达数小时、甚至数天内还无法发现。
NASA拍摄的Camp Fire森林大火卫星图像。这场大火共造成85人死亡，249人失踪
目前，围绕地球轨道运行的两颗NASA卫星每天扫描几乎整个地球，并且可以发现火灾的热特征。这个过程需要至少三个小时，在此期间内，卫星需要越过华盛顿特区外的太空飞行中心，向下传输数据，并通过超级计算机运行图像。
不过，NASA的一位工程师James MacKinnon表示，AI神经网络可以让这个过程缩短到几分钟。他使用来自世界各地的时间跨度长达一年卫星图像对系统进行训练，系统对火灾识别的准确率高达98%。
灾后信息汇总：利用社交媒体，30分钟摸清情况
在灾后恢复的信息交流上，社交媒体也发挥着不可替代的作用。灾害响应AI（AIDR）就是一个用于标记并讨论灾后紧急状况和信息的社交开放平台。AIDR使用机器学习对数百万条关于灾难的推文和Facebook帖子进行分类。
紧急救灾人员可以向系统输入要查找的关键字列表来训练系统，例如＃Campfire，或“Paradise fire”，或者从中提取社交媒体信息中的地理区域，系统只需30分钟即可了解灾区情况。
为此，Facebook 研究团队就创建了名为“灾害影响指数(DII) 的指标，可以衡量某地区自然灾害造成的破坏程度，该指数可用来评估火灾造成的损失程度。
这项研究由 Facebook AI 研究部门的研究员 Saikat Basu、Guan Pang 以及 Crowd AI 公司的机器学习主管 Jigar Doshi 共同完成，目前，这套基于卷积神经网络的评估工具的准确率达到80%以上。
两位天才中学生利用机器学习打造的“山火预测传感器”
为了预测火灾，AI需要更多类型的实地数据进行训练。加州的两位高中生正在开发一种工具，可以标记容易遭受森林火灾的干燥林区。
一般来说，对树枝、树叶覆盖物的考察和测量是劳动密集型任务，需要对该区域进行实地勘察。使用传感器和谷歌的TensorFlow机器学习工具，Sanjana Shah和AdityaShah制作了名为“智能山火传感器”的装置，来获取附近树枝和树叶的照片，并估算当前区域内的生物指标、水分含量等数据，以确定存在多少潜在的可燃物，推算出发生火灾的可能性。
他们表示，该装置能够预测在100平方米范围内是否会发生火灾。该项目已入选Google的造福人类AI项目，共享2500万美元的资助。
位于旧金山的公司SilviaTerra做得比这两位高中生更全面，该公司绘制了一份地图，将美国大陆上的森林逐块分析。
该公司最初的客户是木材企业，但是在微软的AI for Earth项目的资助下，SilviaTerra也希望用该地图来对抗森林火灾。SilviaTerra联合创始人马克斯·诺瓦表示，这些地图能够自动标出森林火灾发生的高危点，帮助规划人员找出干预的方式和地点。
加州Paradise及其周围地区发生森林火灾的风险示意图。蓝色表示火灾风险较低，红色表示火灾风险较高
虽然上述提到了AI对于火灾、对于建筑的重构，都能起到一定的作用。但在此次巴黎圣母院失火事件中，却出现了一个AI乌龙事件：Youtube将“巴黎圣母院失火”与“911”混为一谈。
巴黎圣母院发生火灾后不久，YouTube错误地将现场直播的这起事故认定为911阴谋论视频。在许多有关这场大火的广播节目下面，都是关于9/11恐怖袭击的大英百科全书(Encylopedia Britannica)上的一个文本框。
软件错误地将巴黎大教堂的烟雾识别为2001年纽约市恐怖袭击的视频片段，导致视频下方显示了大英百科全书的文本框。
这是是 YouTube 正在大规模推行的一种AI算法，这种算法号称能帮用户识别并屏蔽假新闻。
YouTube的一位发言人对这一错误发表了评论，他说：“我们对圣母院发生的火灾深感悲痛。这些是通过算法触发的，我们的系统有时会发出错误的调用。我们正在禁用这些面板用于与火灾相关的直播流。”
YouTube的AI似乎还不是非常完美，但你对AI拯救巴黎圣母院有信心吗？
史海拾趣
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