Upptäckten av dolda sanningar bakom en av Storbritanniens största kompositörer
På Britten Pears Arts-arkivet finns ett stort urval av material, så som partiturer, ritningar, dagböcker och över 20 000 filer med korrespondens, knutna till Benjamin Britten – en av Storbritanniens största kompositörer på 1900-talet. Arkivet har till uppgift att avslöja och dela historier om Brittens professionella och personliga aktiviteter. Vem var han, vem omgav han sig med och hur kunde han uppnå sådan framgång?
När det gäller frågan om vem Britten omgav sig med, har ett nyligen genomfört projekt avslöjat en upplysande lista över personer i Brittens krets som kan hjälpa till att besvara frågan om vem han var och hur han blev en av Storbritanniens största kompositörer genom tiderna. 130 000 inflytelserika enheter kring Brittens liv upptäcktes i ett experimentellt AI-projekt som genomfördes i samarbete med arkivets mjukvaruleverantör Axiell, en grupp partnerarkiv och AI-inkubatorn Faculty.
Läs vidare för att ta reda på hur artificiell intelligens avslöjade kvinnor med okända bidrag till hans arbete, förändrade arkivets förståelse av Brittens liv och skapade nya digitala möjligheter för kulturarvssektorn.
ELLER SE MER
Se den senaste videon om AI inom kultursektorn från Axiell Digital Days 2023
Här hittar du alla inspelningar från Digital Days
Föreställningen av ett AI-arkiv
På Axiells användarkonferens 2022 talade Dave Thomas, CTO på Axiell, om betydelsen av innovativa teknologistrategier för museer och arkiv. ”Museer och arkiv är rika på information. Utöver detta produceras det digitalt material varje dag. Dagens metoder för klassificering av information och delning av innehåll kan inte hålla jämna steg med nytt material, för att inte tala om den enorma eftersläpningen av fysiskt material som ska digitaliseras.”
”I takt med att nya digitala möjligheter som AI dyker upp, ser vi en lösning som kan hjälpa våra kunder att nå sina mål. AI kan hjälpa våra kunder att kurera en så stor mängd information och sedan göra kopplingar till enheter utanför institutionen. Det ger också allmänheten nya sätt att engagera sig i samlingarna och avslöja sanningar om historien.”
Som ledande leverantör av museiteknik är Axiells uppdrag att leverera innovativ mjukvara som möjliggör och stödjer arbetet i kundernas institutioner. Detta innebär att lyssna på samhället och utveckla lösningar i lika hög grad.
Dave banar väg för detta på Axiell genom sitt omfattande nätverk av tanke- och teknikledare. En av dessa ledare är Faculty, en inkubator för datavetenskap baserad i London, England. I oktober 2022 samarbetade Axiell med Faculty för att utforska potentiella tillämpningar av AI för museer och arkiv.
Innan detta skedde, kontaktade Christopher Hilton, chef för arkiv och bibliotek vid Britten Pears Arts-arkivet, Dave med sin vision om användningen av AI i arkiv.
Christophers vision: fastställa om AI kan hjälpa till att isolera enheter i arkivdokument och sedan identifiera vilka av dessa enheter som finns i en annan institutions samling.
Med Christophers egna ord: ”Det finns mål inom arkivvärlden som är konceptuellt möjliga men logistiskt ogenomförbara på grund av den mängd manuellt arbete som krävs. Ett sådant mål skulle vara att förteckna alla enheter i varje arkiv så att vi kan identifiera gemensamma enheter i alla arkiv och ge en rikare representation av historien”.
Definiera projektet
I det här projektet var Axiell intresserade av att förstå den sociala sfären kring ämnet för Britten Pears Arts-arkivet, Benjamin Britten, en av Storbritanniens mest betydelsefulla kompositörer, verksam i mitten av 1900-talet.
Genom sitt arbete i Britten Pears Arts-arkivet kunde Christopher föreslå samlingar som kunde avslöja korrespondens med Britten och människor och institutioner runt omkring honom. Royal Opera House var ett självklart val på grund av Brittens musikaliska karriär, och London School of Economics på grund av hans politiska inriktning.
Christopher säger: ”Vi ville utforska inte bara AI:s förmåga att extrahera information från ett arkiv, utan även om den kan vandra mellan olika arkiv. Skulle den kunna identifiera samma person i olika arkiv? Jag kunde skapa kontakter med andra institutioner i Axiells community som kunde avslöja synergier.”
Faculty och datavetenskap
Faculty är en teknikkonsult och inkubator som driver ett stipendieprogram för blivande datavetare. Stipendiaterna tilldelas ett ”värdföretag” som de kan samarbeta med i utforskande projekt. Nikita Ostrovsky tilldelades projektet tillsammans med Axiell.
Med Nikitas egna ord: ”Jag hade just avslutat min master i fysik från Oxford och ville lära mig mer om datavetenskap och artificiell intelligens. Fakulteten tar personer med teknisk bakgrund och sätter dem på ett sex veckor långt utforskningsprojekt, ger dem en massa utbildning och låter dem gå på upptäcktsfärd. När jag hörde talas om projektet med Axiell blev jag genast fast. Vi var som gjorda för varandra.”
Tillsammans med Nikita, Christopher och de tre arkiven hade Axiell resurserna för att börja experimentera med AI för arkiv.
Partnerskapet
Spänningen var stor när teamet började strukturera arbetsförhållandet. Christopher förklarar: ”Eftersom alla arkivdatabaser är olika, särskilt när man arbetar med olika system för hantering av samlingar, vilket vi gjorde i det här projektet, var det min uppgift att få data från våra partner, dela den med Nikita och sedan förklara begreppen och hur databaserna fungerade så att vi kunde koppla ihop olika system och förstå hur arkiven var strukturerade. Jag blev en bro.”
”Datorer ger oss möjlighet att sålla igenom och förstå stora mängder historia (data). Det här projektet innebar att arbeta med tre olika arkiv, vart och ett med tiotusentals poster i olika programvaror som var strukturerade på olika sätt. Redan från början var det viktigt att hitta ett tillvägagångssätt som skulle fungera i alla arkiv, produkter och datastrukturer, så att vi kunde generalisera arbetet efter projektet när det gäller hållbarhet och ytterligare innovation”, säger Nikita.
Resultatet
Efter sex veckors arbete visade AI att det fanns betydande kopplingar mellan insamlingsenheterna. Mönster uppstod som visade den sociala sfären runt Britten och alla enheter han interagerade med. Nikita kunde också visualisera kopplingarna mellan enheterna i en flerdimensionell modell som illustrerar bredden och styrkan i dessa relationer.
”Det här är en triumf både för arkiveringens framtid, men också för att demokratisera våra arkiv och bredda vår förståelse av historien. I Nikitas visualiseringsmodell visar linjerna mellan enheterna deras samband. Ju tjockare linjen är, desto högre frekvens av omnämnanden och kopplingar hittade vi i vart och ett av arkiven. Detta demokratiserar tillgången till arkivet. Plötsligt kan allmänheten se vilka de viktiga personerna är – man behöver inte förlita sig enbart på arkivarien eller deras fördomar”, säger Christopher.
”Dessutom framträder nya mönster som identifierar personer som var involverade i Brittens konstnärliga gemenskap, men som kanske inte direkt förknippas med eller krediteras för sitt bidrag. Ett exempel är vissa kvinnor som inte betraktades som skapare vid den här tiden, men som dyker upp som länkar mellan människor, platser och händelser kring Brittens verk. Dessa kvinnor tvingades i bakgrunden av historien, men var viktiga bidragsgivare till Brittens process och inverkan på historien.”
Den största utmaningen
Ett sådant innovativt arbete innebar naturligtvis också hinder som måste övervinnas. På frågan om vad den största utmaningen var svarar Nikita: ”Vi fick i uppdrag att bygga en maskin som kunde skilja mellan olika enheter. När programvaran sållar igenom arkivmaterialet börjar vi se att enheter som vi vet är desamma refereras till på olika sätt.
Till exempel kan ”Winston Churchill” också kallas ”Winston”, ”Churchill”, ”Sir Winston Churchill”…
När en katalog skickas genom AI-tekniken kan den ibland inte koppla samman olika referenser under en och samma enhet. Detta var en viktig utmaning i projektet och vi har tagit ett viktigt steg mot att förstå hur vi ska lösa den.”
Framtida möjligheter med AI
På frågan om hur han skulle vilja se användningen av datavetenskap inom sektorn utvecklas svarade Christopher: ”Jag älskar idén om automatiserad katalogisering. Med tanke på att vi arbetar alltmer med digitalt material kan vi nu söka i texten i våra arkiv. Det kan finnas sätt som AI kan generera kataloger automatiskt och producera katalogmetadata med minimal mänsklig inblandning. Detta skulle göra det möjligt för arkivarier att göra mindre av arbetet med att katalogisera information och ägna mer tid åt att titta på vad AI har producerat. Det kommer alltid att finnas ett behov av att människor gör vissa kontroller, men om vi får ett försprång med det tunga arbetet kommer vi att ligga steget före.”
Vad blir nästa steg?
Nästa steg är mer hypotetiskt. Hur kan Axiell ta detta undersökande arbete, ett konceptbevis för AI inom kultursektorn, och föra det vidare till de avsedda användarna?
I slutändan avslöjade experimentet 130 000 enheter i de tre arkiven, med starka och varierande kopplingar mellan dem.
Museer och arkiv är historiens och sanningens väktare. Dessa arkiv är en källa till historiska fakta, och det blir allt viktigare att bevara och underlätta förbindelserna mellan institutionerna för bättre historisk berättelse och allmänhetens tillgång. Så hur kan MuseTech-leverantörer som Axiell använda modern teknik för att förändra vår gemensamma historia och historieberättande?
Christopher säger att en viktig lärdom från projektet är att förstå hur viktigt det är att sätta sig ner och drömma lite. ”Det är väldigt lätt för oss i kulturarvssektorn att bli överväldigade av det dagliga arbetet. Om man bara tänker på att hålla jämna steg med den tekniska utvecklingen finns det teknik där ute som är värd att titta på.
Vi hade också en tidsfrist på sex veckor för projektet, vilket hjälpte mig att förstå investeringarnas omfattning. Detta gjorde stor skillnad i mitt tänkande. Jag kunde föreställa mig sex veckors undersökande arbete och sedan förstå att jag skulle kunna återgå till det ”normala”.
Jag kan absolut rekommendera andra att delta i något liknande. Även den som har en fullmatad vardag kan få tid till detta.”
Vill du veta mer om Axiells arbete med AI? Eller vill du anmäla dig till ett framtida projekt? Ta kontakt med oss.
