Do zachowania dziedzictwa naszej przeszłości potrzebujemy śmiałych rozwiązań, które należą do świata przyszłości!
W projekcie GRIEG Noemi Zabari wykorzystuje metody głębokiego uczenia (ang. deep learning), podkategorię uczenia maszynowego (ang. machine learning), do analizy siatki spękań pokrywającej obrazy, zwłaszcza te wykonane na desce. Na konferencji SPIE OPTICAL METROLOGY dr Zabari omówiła wyniki poddania analizie wybranych reprezentatywnych krakelur przy pomocy samouczących się procesów.
Zainteresowanych zachęcamy do zapoznania się z publikacją ze wspomnianej konferencji: https://doi.org/10.1117/12.2593982