Dirbtinio intelekto įrankių panaudojimo galimybės Lietuvos valstybiniuose archyvuose
Juzėnienė, Simona |
Recenzentas / Rewiewer |
Licencinė sutartis Nr. MRU-EDT-1846.
Magistro baigiamajame darbe išanalizuotos ir įvertintos dirbtinio intelekto įrankių panaudojimo galimybės Lietuvos valstybiniuose archyvuose. Teorinėje magistro darbo dalyje aptariama Lietuvos valstybinių archyvų veiklos specifika, skaitmeninimo procesai ir naudojamos informacinės sistemos, taip pat svarbiausi Europoje vykdomi tyrimai bei iniciatyvos, susiję su DI panaudojimu archyvuose. Teorinėje darbo dalyje aptariami dirbtinio intelekto įrankiai, susiję su archyvų veikla. Metodologijos dalyje pateikiamas praktinės dalies objektas, tikslas, naudoti metodai, pateikiami tyrimo uždaviniai, tyrimo imtis. Empirinėje dalyje analizuojamas iš anksto apmokyto neuroninio tinklo VGG16 naudojimo atvejis, vektorizuojant archyve saugomų fotodokumentų skaitmenines kopijas. Tyrime įvertinamas dublikatų ar labai panašių vaizdų nustatymo būdas, pagrįstas iš anksto apmokyto neuroninio tinklo architektūros naudojimu. Tyrimas pabaigiamas apibendrinimu ir diskusija. Paskutinėje darbo dalyje pateikiamos bendros išvados ir rekomendacijos, susijusios su DI pritaikymu Lietuvos valstybiniuose archyvuose.
The master’s thesis analyzes and evaluates the possibilities of using artificial intelligence (AI) tools in Lithuanian state archives. The theoretical part of the thesis discusses the specifics of the activities of Lithuanian state archives, digitization processes, and the information systems used, as well as the most important research and initiatives being carried out in Europe related to the use of AI in archives. The theoretical section also explores AI tools relevant to archival operations. The methodology section presents the object, aim, applied methods, research tasks, and sample of the practical part. The empirical part analyzes a case of using a pre-trained neural network, VGG16, for vectorizing digital copies of photo documents preserved in the archive. The study evaluates the method of detecting duplicates or highly similar images, based on the architecture of a pre-trained neural network. The research concludes with a summary and discussion. The final section of the thesis provides general conclusions and recommendations related to the application of AI in Lithuanian state archives.