A Hybrid AI-IoT Framework for Predictive Conservation of Tropical Heritage Façades: Empirical Validation from a Multi-Site Study in Indonesia

ملخص تقني: إطار عمل هجين يعتمد على الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء للحفظ التنبؤي لواجهات التراث الاستوائي

بيان المشكلة
تعاني واجهات التراث الاستوائية في البيئات الحضرية الساحلية من تدهور لوني متسارع مدفوع بالرطوح العالية المستمرة، وتقلبات درجات الحرارة، والهواء المحمل بالأملاح. تعتمد ممارسات الحفظ الحالية بشكل أساس من النوع التفاعلي (رد الفعل)، حيث تعتمد على المسوحات البصرية اليدوية التي تفتقر إلى الحساسية الإشعاعية والاكتمال المكاني. علاوة على ذلك، غالبًا ما تعمل أنظمة المراقبة البيئية الموجودة بمعزل عن مسارات التشخيص الحوسبية. توجد فجوة منهجية حرجة: حيث تُعامل البيانات البيئية (مثل الرطوبة النسبية) كثيرًا كمتغير تفسيري لاحق بدلاً من كونها مدخلاً تنبؤيًا، كما أن عتبات الرطوبة غالبًا ما تُستورد من المناخات المعتدلة دون معايرة محلية. بالإضافة إلى ذلك، فإن ترجمة التجمعات اللونية البحتة إلى فئات تدهور ذات معنى دلالي تعتمد غالبًا على تفسير الخبراء غير الموحد، مما يؤدي إلى إدخال الذاتية.

المنهجية
تقترح هذه الدراسة وتتحقق من صحة إطار عمل هجين للذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء (AI-IoT) مصمم للمراقبة التنبؤية للتدهور اللوني. تدمج المنهجية الاستشعار البيئي المستمر مع مسار تعلم آلي متعدد المراحل عبر ثلاثة مواقع تراثية في سيمارانج، إندونيسيا: لاوانج سيو (إداري استعماري)، وسوق جوهار (سوق تقليدي)، ومحطة قطار تاوانج (بنية تحتية للنقل).

1. جمع البيانات ومعالجتها مسبقًا:

   • البيانات البصرية: تم إنشاء نماذج فوتوغرامتري عالية الدقة باستخدام كاميرات DSLR معايرة (24 ميجابكسل) تمت معالجتها عبر مسار مكون من ست خطوات يشمل التصحيح الإشعاعي (ColorChecker)، وإزالة الضجيج، وإعادة البناء الكثيف، وطباعة نسيج الأشعة فوق البنفسجية (UV texture baking). تراوح مسافة أخذ العينات الأرضية (GSD) بين 0.8 و2.4 مم/بكسل.
   • البيانات البيئية: تم نشر شبكة من 16 عقدة استشعار لإنترنت الأشياء (مستشعرات DHT22) وفقًا للمنطق المعماري (مسارات التهوية، التدرجات الحرارية) سجلت درجة الحرارة والرطوبة النسبية بفواصل زمنية قدرها 15 دقيقة على مدار 14 شهرًا. ضمن بروتوكول تصحيح الانحراف المنهجي باستخدام مستشعرات مرجعية من الدرجة المختبرية سلامة البيانات (بنسبة اكتمال 98.4%).

2. هندسة الميزات:

   • الميزات اللونية: تم تحويل أنسجة الأشعة فوق البنفسجية إلى فضاء الألوان HSV. تم تحليل البلاطات (32×32 إلى 128×128 بكسل) من حيث الإحصاءات الإشعاعية، وميزات مصفوفة التواجد المشترك لمستوى الرمادي (GLCM)، والأنماط المحلية الثنائية (LBP).
   • الميزات البيئية: تم اشتقاق عامل إجهاد الرطوبة (HSF) الجديد باستخدام تحليل المكونات الرئيسية (PCA). يدمج هذا الميزة المركبة الرطوبة النسبية الحالية (RH)، والتعرض التراكمي لرطوبة نسبية >85% على مدار 24 ساعة، وقيم الرطوبة النسبية المتأخرة (6، 12، و24 ساعة)، مما يلتقط تأثير ذاكرة المناخ المحلي.

3. مسار التعلم الآلي:

   • المرحلة غير الخاضعة للإشراف: أنتج التجميع الهرمي التجمعي (ارتباط وارد) في فضاء HSV أولويات تشخيصية (خرائط مجموعات لونية) لتحديد المجموعات الكامنة دون الحاجة إلى مجموعات بيانات مشروحة.
   • المرحلة الخاضعة للإشراف: تم تدريب مصنف الغابة العشوائية (Random Forest) على بلاطات مشروحة من قبل الخبراء (48,830 بكسل، 3,750 بلاطة) عبر خمس فئات تدهور (الغشاء الحيوي، التعتيم الناتج عن الرطوبة، التزهير، تلاشي الصبغة، واللون المحايد). تضمن نموذج الغابة العشوائية الميزات الإشعاعية، والنسيجية، والبيئية، بما في ذلك عامل HSF وتسميات التجميع كأولويات فئوية.
   • المعايرة والتحقق: تمت معايرة مخرجات احتمالية الغابة العشوائية باستخدام مقياس بلات (Platt scaling). خضع الإطار لعمليات تحقق صارمة، بما في ذلك دراسات الاستئصال، والمقارنة مع النماذج المرجعية (الانحدار اللوجستي، SVM، XGBoost)، والتحقق المتبادل "ترك موقع واحد خارج الاختبار" لاختبار القدرة على التعميم المكاني.

4. دعم القرار:

   • تم تطوير مؤشر القيم التراثية (HVI) عبر عملية دلفي لتكميم الأهمية الثقافية.
   • تم حساب درجة القرار النهائي (FDS) كمجموع مرجح لدرجة المخاطر المعايرة (60%) وHVI المعاير (40%)، مما يولد مصفوفة تدخل ذات أولوية لتوجيه تخصيص الموارد.

النتائج الرئيسية

• أداء التصنيف: حقق مصنف الغابة العشوائية متوسط درجة F1 الكلية قدرها 0.87 (النطاق 0.84–0.90) مع دقة إجمالية تتجاوز 90%. تفوق النموذج على الخوارزميات المرجعية (XGBoost: 0.84، SVM: 0.81).
• أهمية الميزات: تم تحديد عامل إجهاد الرطوبة (HSF) كأهم متغير تنبؤي (درجة الأهمية 0.264). أكدت دراسة الاستئصال أن إزالة HSF قللت من درجة F1 الكلية بنسبة 9.2% (من 0.87 إلى 0.79)، مما يؤكد فرضية أن إجهاد الرطوبة التراكمي، وليس القراءات اللحظية، هو ما يدفع التدهور.
• الدقة المكانية: أدى دمج الميزات البيئية وأولويات التجميع إلى تحسين تقاطع الاتحاد (IoU) المكاني بنسبة 17–51% مقارنة بالتجميع غير الخاضع للإشراف وحده.
• القدرة التنبؤية: أظهر الإطار مهلة زمنية تقنية تتراوح بين 4.8 إلى 16.7 ساعة للأحداث عالية المخاطر (مشروط بالكشف الصحيح)، مع استدعاء قدره 0.79. أظهر التحقق المتبادل للنافذة المتوسعة أن النموذج يحافظ على الأداء التنبؤي عبر آفاق زمنية من 1 إلى 3 أشهر، رغم تراجع الأداء للتوقعات التي تمتد لـ 6 أشهر.
• القدرة على التعميم: أسفر التحقق المتبادل "ترك موقع واحد خارج الاختبار" عن درجات F1 تتراوح بين 0.79 و0.82، مما يشير إلى قابلية نقل مكانية مقبولة للمواقع غير المرئية، بشرط تطبيق إعادة المعايرة المحلية.
• الارتباط البيئي: أكد نموذج التأثيرات المختلطة وجود ارتباط إيجابي معنوي بين الساعات التراكمية للرطوبة النسبية >85% وتدهور المواد ($\beta = 0.18$، $p < 0.001$).

الأهمية والادعاءات
يدعي البحث تقديم مخطط قابل لإعادة الإنتاج المنهجي للحفظ التنبؤي في السياقات الاستوائية محدودة الموارد. وتتمثل مساهماته الأساسية في:

1. دمج الاستشعار والذكاء الاصطناعي: تجاوز التحليل اللاحق للحدث، حيث يدمج الدراسة البيانات البيئية مباشرة كسمات تنبؤية (عبر HSF) لتمكين قدرات الإنذار المبكر الحقيقية.
2. سير العمل الهجين: يوضح فعالية الجمع بين التجميع غير الخاضع للإشراف (للتعامل مع البيانات المشروحة المحدودة) مع تصنيف الغابة العشوائية الخاضع للإشراف (للقابلية للتفسير والمتانة).
3. المعايرة السياقية: تثبت الدراسة تجريبيًا عتبة رطوبة قدرها 85% للسياقات الاستوائية، مما يتحدى العتبات الأدنى (75–80%) التي غالبًا ما تُذكر في أدبيات المناخات المعتدلة.
4. دعم القرار: يقدم آلية مهيكلة وقابلة للتدقيق (FDS ومصفوفة الأولويات) توازن بين المخاطر البيئية الموضوعية والأهمية التراثية المحددة ثقافيًا، مما يعالج تحدي تخصيص الموارد في ظل عدم اليقين.

يصرح المؤلفون صراحةً بأن الإطار ليس نموذجًا معايرًا عالميًا مسبقًا، بل يتطلب إعادة معايرة محلية للعتبات والمعلمات للانتقال إلى سياقات أخرى. كما يقرون بالقيود المتعلقة بذاتية الترجمة الدلالية (التي تم التخفيف منها عبر بروتوكولات الخبراء المهيكلة)، والطبيعة التقنية للمهل الزمنية (التي لا تضمن الاستجابة التشغيلية)، والحاجة إلى التحقق المستقبلي عبر مناطق جغرافية ومناخية أوسع. وتخلص الدراسة إلى أن مثل هذه الأطر يمكن أن تدعم الانتقال من الإصلاح التفاعلي إلى الإدارة الاستباقية في حفظ التراث.