en

Стаття

Інтеграція штучного інтелекту в процес реставрації архітектурних пам’яток: методи та перспективи

Олег Нестер
Анотація

Метою дослідження було виявлення можливостей інтелектуальних цифрових технологій у оцінюванні стану об’єктів архітектурної спадщини та обґрунтуванні необхідних втручань. Були використані методи систематизації, порівняльного та порівняльно-правового аналізу, кейс-аналізу. Встановлено, що штучний інтелект у сфері збереження архітектурної спадщини підсилює фахову експертизу, забезпечує цифрову фіксацію, аналіз стану, прогнозування та підтримку реставраційних рішень. Його ефективність визначається якістю даних, експертною валідацією, сумісністю систем і прозорістю алгоритмів. Водночас ключовими викликами залишаються неповна автоматизація, складність інтеграції цифрових середовищ і потреба в людському контролі. Глобальна нормативно-етична рамка визначає, що застосування штучного інтелекту у реставрації має ґрунтуватися на принципах автентичності, людського контролю, підзвітності та використання надійних даних. Виявлено, що українське законодавство поки не містить спеціалізованого правового регулювання штучного інтелекту у реставрації, тому його застосування пов’язується передусім із документацією, стандартизацією оцінювання пошкоджень, підготовкою даних і професійною підготовкою фахівців. Кейси Dunhuang Mogao Grottoes, Mezgit Castle, St. Peter’s Basilica та Lausanne Cathedral засвідчили вже сформовані підходи до застосування штучного інтелекту у реставраційній практиці, моніторингу й прогнозування стану пам’яток. Українські практики у Львові (Ансамбль історичного центру), Одесі (Історичний центр Одеси) та Чернігові (Чернігівський обласний академічний музично-драматичний театр ім. Т. Шевченка) репрезентували переважно готове до штучного інтелекту середовище для майбутнього впровадження таких рішень. Тому можливості застосування штучного інтелекту пов’язані з переходом до комплексних інтегрованих систем аналізу, моделювання й підтримки рішень, за умови дотримання принципів автентичності, мінімального втручання, наукової верифікації та обов’язкового людського контролю. Практична значимість полягає у можливості застосування результатів реставраторами, архітекторами, інженерами та органами охорони культурної спадщини у реставраційній практиці, під час документування, оцінювання стану пам’яток і планування заходів їх збереження

Ключові слова

спадщина; цифрова фіксація; пошкодження; цифрові двійники; моніторинг стану

Завантажити статтю

Отримано 05.11.2025, Доопрацьовано 02.02.2026, Прийнято 24.02.2026 Опубліковано 26.03.2026

Взято з Том 12, № 1, 2026

ЦИТУВАТИ

Nester, O. (2026). Integration of artificial intelligence into the restoration of architectural monuments: Methods and prospects. Architectural Studies, 12(1), 93-105. https://doi.org/10.56318/as/1.2026.93

https://doi.org/10.56318/as/1.2026.93

Сторінки 93-105

Використані джерела

  1. Abusaleh, S.W. (2024). Enhancing preservation outcomes for architectural heritage buildings through machine learning-driven future search optimization. Asian Journal of Civil Engineering, 25, 5277-5292. doi: 10.1007/s42107-024-01112-x.
  2. Bachmann-Gigl, U., & Dabiri, Z. (2024). Cultural heritage in times of crisis: Damage assessment in urban areas of Ukraine using Sentinel-1 SAR data. ISPRS International Journal of Geo-Information, 13(9), article number 319. doi: 10.3390/ijgi13090319.
  3. Buldo, M., Agustín-Hernández, L., & Verdoscia, C. (2024). Semantic enrichment of architectural heritage point clouds using artificial intelligence: The Palacio de Sástago in Zaragoza, Spain. Heritage, 7(12), 6938-6965. doi: 10.3390/heritage7120321.
  4. Cecere, L., Colace, F., Lorusso, A., Messina, B., Tucker, A., & Santaniello, D. (2024). IoT and digital twin: A new perspective for cultural heritage predictive maintenance. Procedia Structural Integrity, 64, 2181-2188. doi: 10.1016/j.prostr.2024.09.334.
  5. Chumak, O., & Gorkovchuk, J. (2023). Prior calculation of the accuracy of monitoring of cultural heritage objects using UAVs and laser scanning. Geodesy and Cartography, 49(3), 133-136. doi: 10.3846/gac.2023.18008.
  6. Cotella, V.A. (2023). From 3D point clouds to HBIM: Application of artificial intelligence in cultural heritage. Automation in Construction, 152, article number 104936. doi: 10.1016/j.autcon.2023.104936.
  7. Croce, V., Caroti, G., Piemonte, A., De Luca, L., & Véron, P. (2023). H-BIM and artificial intelligence: Classification of architectural heritage for semi-automatic scan-to-BIM reconstruction. Sensors, 23(5), article number 2497. doi: 10.3390/s23052497.
  8. Dragomir, O.E., & Dragomir, F. (2025). AI-based proactive maintenance for cultural heritage conservation: A hybrid neuro-fuzzy approach. Future Internet, 17(11), article number 510. doi: 10.3390/fi17110510.
  9. Felicetti, A., & Niccolucci, F. (2025). Artificial intelligence and ontologies for the management of heritage Digital Twins data. Data, 10(1), article number 1. doi: 10.3390/data10010001.
  10. Ge, Y., Guo, B., Zha, P., Jiang, S., Jiang, Z., & Li, D. (2024). 3D reconstruction of ancient buildings using UAV images and neural radiation field with depth supervision. Remote Sensing, 16(3), article number 473. doi: 10.3390/rs16030473.
  11. Gil, A., & Arayici, Y. (2025). Point cloud segmentation based on the Uniclass Classification System with random forest algorithm for cultural heritage buildings in the UK. Heritage, 8(5), article number 147. doi: 10.3390/heritage8050147.
  12. Gîrbacia, F. (2024). An analysis of research trends for using artificial intelligence in cultural heritage. Electronics, 13(18), article number 3738. doi: 10.3390/electronics13183738.
  13. Hosamo, H., & Mazzetto, S. (2025). Integrating knowledge graphs and digital twins for heritage building conservation. Buildings, 15(1), article number 16. doi: 10.3390/buildings15010016.
  14. International Charter for the Conservation and Restoration of Monuments and Sites. (The Venice Charter – 1964). (1964). Retrieved from https://civvih.icomos.org/wp-content/uploads/2022/03/Charter-of-Venice_1964.pdf.
  15. Karadag, İ. (2023). Machine learning for conservation of architectural heritage. Open House International, 48(1), 23-37. doi: 10.1108/OHI-05-2022-0124.
  16. Kotsiubivska, K., Tymoshenko, O., & Vasylevsky, A. (2024). Artificial Intelligence tools for preservation and popularization of cultural heritage. Digital Platform: Information Technologies in Sociocultural Sphere, 7(2), 275-282. doi: 10.31866/2617-796X.7.2.2024.317736.
  17. Kovalchuk, I., Kozhemiako, M., Kozhemiako, P., Kutsenko, O., & Matviichuk, D. (2025). Laser scanning and creation of a BIM model of the building No. 1 NTUU “Igor Sikorsky KPI” as a method of visualizing historical and architectural heritage. Land Management, Cadastre and Land Monitoring, 4, 82-94. doi: 10.31548/zemleustriy2025.04.06.
  18. Law of Ukraine No. 1805-III “On Protection of Cultural Heritage”. (2000, June). Retrieved from https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/1805-14.
  19. Mansuri, L.E., & Patel, D.A. (2022). Artificial intelligence-based automatic visual inspection system for built heritage. Smart and Sustainable Built Environment, 11(3), 622-646. doi: 10.1108/SASBE-09-2020-0139.
  20. Microsoft. (n.d.). A virtual Renaissance for St. Peter’s Basilica thanks to AI. Retrieved from https://news.microsoft.com/source/emea/features/ia-renaissence-la-basilique-saint-pierre-en-3d/?lang=fr.
  21. Mishra, M. (2021). Machine learning techniques for structural health monitoring of heritage buildings: A state-of-the-art review and case studies. Journal of Cultural Heritage, 47, 227-245. doi: 10.1016/j.culher.2020.09.005.
  22. Mishra, M., & Lourenço, P.B. (2024). Artificial intelligence-assisted visual inspection for cultural heritage: State-of-the-art review. Journal of Cultural Heritage, 66, 536-550. doi: 10.1016/j.culher.2024.01.005.
  23. Ocón, D., Yin, C., & Luna, J. (2026). Artificial insights or historical fidelity? Crafting an ethical framework for the use of GenAI in the restoration, reconstruction and recreation of movable cultural heritage. AI & Society, 41, 121-134. doi: 10.1007/s00146-025-02454-z.
  24. Pasikowska-Schnass, M., & Lim, Y.-S. (2023). Artificial intelligence in the context of cultural heritage and museums. Complex challenges and new opportunities. European Parliament. Retrieved from https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/BRIE/2023/747120/EPRS_BRI%282023%29747120_EN.pdf.
  25. Sharma, H. (2025). Applications of artificial intelligence and machine learning in the preservation and analysis of heritage structures: A comprehensive review. Archives of Computational Methods in Engineering, 33, 3001-3033. doi: 10.1007/s11831-025-10393-7.
  26. Shevchuk, T., & Tarasiuk, M. (2025). The role of artificial intelligence in the preservation of historical monuments. Problems of World History, 30, 183-190. doi: 10.46869/2707-6776-2025-30-10.
  27. Skamantzari, M., De Vos, P.-J., Revenko, S., & Ferreira, V.M. (2025). Advanced 3D documentation and capacity building for post-conflict damage assessment: The case of the Taras Shevchenko Chernihiv Regional Academic Music and Drama Theatre, Ukraine. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 68(9), 1373-1378. doi: 10.5194/isprs-archives-XLVIII-M-9-2025-1373-2025.
  28. Smith, B. (2025). Unlocking data to advance European commerce and culture. Microsoft. Retrieved from https://blogs.microsoft.com/on-the-issues/2025/07/20/eudigitalunlock/.
  29. Steering Committee for Culture, Heritage and Landscape (CDCPP). (2024). Guidelines given the latest technological developments, such as AI, complementing Council of Europe standards in the fields of culture, creativity and cultural heritage. Policy guidelines. Strasbourg: Culture and Heritage for Democracy Division, Democratic Institutions and Freedoms Department.
  30. Sugiyama, G., Bourgeois, I., & Rodrigues, H. (2025). A holistic methodology for the assessment of Heritage Digital Twin applied to Portuguese case studies. Digital Applications in Archaeology and Cultural Heritage, 36, article number e00390. doi: 10.1016/j.daach.2024.e00390.
  31. Tan, X., Xie, H., Xia, C., Ying, Y., Hokoi, S., & Li, Y. (2026). Artificial intelligence in five key phases of architectural heritage conservation: A systematic review. Journal of Building Engineering, 117, article number 114862. doi: 10.1016/j.jobe.2025.114862.
  32. UNESCO World Heritage Centre. (n.d.a). L’viv – the Ensemble of the Historic Centre. Retrieved from https://whc.unesco.org/en/list/865.
  33. UNESCO World Heritage Centre. (n.d.b). The Historic Centre of Odesa. Retrieved from https://whc.unesco.org/en/list/1703.
  34. United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization. (2021). Recommendation on the ethics of artificial intelligence. Retrieved from https://www.unesco.org/en/legal-affairs/recommendation-ethics-artificial-intelligence.
  35. United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization. (2024a). Action plan for culture in Ukraine. Retrieved from https://articles.unesco.org/sites/default/files/medias/fichiers/2024/09/UNESCO%20Action%20Plan%20Culture%20for%20Ukraine%20Recovery%202024.pdf.
  36. United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization. (2024b). UNESCO assesses damage to cultural heritage after attack in Ukrainian city of L’viv. Retrieved from https://www.unesco.org/en/articles/unesco-assesses-damage-cultural-heritage-after-attack-ukrainian-city-lviv.
  37. United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization. (2025). Ukraine: UNESCO steps up support for the World Heritage site in Odesa amid escalating damage. Retrieved from https://whc.unesco.org/en/news/2800.
  38. Vogel, B. (2025). AI and extended reality help to preserve built cultural heritage. ETH Zurich. Retrieved from https://ethz.ch/en/news-and-events/eth-news/news/2025/11/ai-and-extended-reality-help-to-preserve-built-cultural-heritage.html.
  39. Wagner, A., & de Clippele, M.-S. (2023). Safeguarding cultural heritage in the digital era – a critical challenge. International Journal for the Semiotics of Law, 36, 1915-1923. doi: 10.1007/s11196-023-10040-z.
  40. Wang, H., Gong, Y., Zhang, Y., & Li, F. (2025). Artificial intelligence for sustainable cultural heritage: Practical guidelines and case-based evidence. Sustainability, 17(20), article number 9192. doi: 10.3390/su17209192.
  41. Yiğit, A.Y., & Uysal, M. (2024). Automatic crack detection and structural inspection of cultural heritage buildings using UAV photogrammetry and digital twin technology. Journal of Building Engineering, 94, article number 109952. doi: 10.1016/j.jobe.2024.109952.
  42. Yu, T., et al. (2022). Artificial intelligence for Dunhuang cultural heritage protection: The project and the dataset. International Journal of Computer Vision, 130, 2646-2673. doi: 10.1007/s11263-022-01665-x.
  43. Zhang, M., Sun, S., & Li, Z., (2025). An automatic measurement method for architectural heritage based on point cloud semantic segmentation algorithm: A case study of the hollow watchtowers of the Ming Great Wall. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 68(9), 1691-1698. doi: 10.5194/isprs-archives-xlviii-m-9-2025-1691-2025.
ISSN 2411-801X e-ISSN 2786-7374  УДК 71;72
DOI: 10.56318/as