Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBulgular, YZ araçlarının hızlı modelleme süreçleri sunduğunu ancak mimari detayları doğru yakalama konusunda bazı sınırlamalar taşıdığını ortaya koymuştur.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Kültürel mirasın dijitalleştirilmesi, tarihî eserlerin korunması ve gelecek nesillere aktarılması açısından kritik öneme sahiptir. Bu çalışma, Osmanlı dönemine ait ve günümüze ulaşmamış bir yapı olan Manisa’daki Saray-ı Amire’nin dijital rekonstrüksiyonunu ele almakta ve bu süreçte yapay zeka (YZ) araçlarının performansını değerlendirmektedir. Geleneksel modelleme teknikleri ile YZ tabanlı algoritmalar karşılaştırılmakta; doğruluk, hız ve detay seviyesi açısından incelenmektedir. Arşiv belgeleri, tarihî haritalar, gravürler ve benzer yapılar gibi kaynaklardan elde edilen veriler kullanılarak, YZ araçlarıyla oluşturulan modellerin doğruluğu, Yapısal Benzerlik İndeksi (SSIM) ve Kök Ortalama Kare Hatası (RMSE) gibi metriklerle analiz edilmiştir. Bulgular, YZ araçlarının hızlı modelleme süreçleri sunduğunu ancak mimari detayları doğru yakalama konusunda bazı sınırlamalar taşıdığını ortaya koymuştur. Çalışma, kültürel mirasın dijitalleştirilmesinde hibrit metodolojilerin benimsenmesini önermekte ve dijital restitüsyon süreçlerindeki etik ve teknik meseleleri tartışmaktadır. Sonuç olarak, Prome AI görsel dokuları başarılı bir şekilde oluştururken, Fabrie AI ise daha hassas ve analitik sonuçlar sunarak geometrik detaylara yakın sonuçlar elde etmiştir. Ancak her iki araç da, tarihî doğruluğun korunması ve mimari detayların doğru yansıtılması konusunda sınırlamalar taşımaktadır. Bu nedenle, YZ araçlarının sağladığı hız ve verimliliğin yanı sıra, hibrit yöntemlerle insan müdahalesinin de önemli olduğu vurgulanmaktadır.
Abstract
The digitization of cultural heritage plays a critical role in the preservation of historical artifacts and their transmission to future generations. This study focuses on the digital reconstruction of the Saray-ı Amire in Manisa, a lost architectural structure from the Ottoman period, and evaluates the performance of artificial intelligence (AI) tools throughout this process. Traditional modeling techniques are compared with AI-based algorithms in terms of accuracy, speed, and level of detail. Data derived from archival documents, historical maps, engravings, and analogous structures were utilized to assess the accuracy of AI-generated models using metrics such as the Structural Similarity Index (SSIM) and Root Mean Square Error (RMSE). The findings reveal that while AI tools enable rapid modeling workflows, they present certain limitations in accurately capturing architectural details. The study advocates for the adoption of hybrid methodologies in the digitization of cultural heritage and discusses both ethical and technical issues involved in digital restitution processes. Ultimately, while Prome AI was effective in generating visual textures, Fabrie AI produced more precise and analytical results, yielding geometrically detailed reconstructions. However, both tools demonstrated limitations in preserving historical accuracy and faithfully reflecting architectural intricacies. Thus, alongside the efficiency and speed offered by AI technologies, the study emphasizes the continued importance of human intervention through hybrid approaches.