Bedeutung der Deep-Learning-Plattform zur Bekämpfung des illegalen Handels mit Kulturgütern – Wissenschaftliche Berichte

Bedeutung der Deep-Learning-Plattform zur Bekämpfung des illegalen Handels mit Kulturgütern – Wissenschaftliche Berichte

Die im Jahr 2023 veröffentlichte Studie von Visconti et al. untersucht Straftaten gegen das kulturelle Erbe innerhalb des italienischen Rechtsrahmens nach dem Gesetz vom 9. März 2022, Nr. 22. Blake beschäftigt sich in seinem Werk “International Cultural Heritage Law” mit dem Schutz des kulturellen Erbes auf internationaler Ebene. Schloenhardt und Kollegen bieten in ihrem Buch “UN Convention against Transnational Organized Crime: A Commentary” einen Kommentar zur UN-Konvention gegen transnationale organisierte Kriminalität.

Lamotte behandelt in seinem Artikel die UNESCO-Konvention zum Schutz des unterseeischen kulturellen Erbes. Der Rat Europas hat eine Konvention über Straftaten im Zusammenhang mit Kulturgut verabschiedet, die im Jahr 2017 in Nicosia unterzeichnet wurde. Brodie untersucht in seinen Arbeiten den illegalen Handel mit gestohlenem kulturellem Erbe und Möglichkeiten zur Bekämpfung dieses Problems.

Abate und sein Team setzen künstliche Intelligenz zum Stopp des illegalen Handels mit Kulturerbe ein. Ruggeri und Kollegen beschäftigen sich mit der Erkennung und Erklärung von Ungerechtigkeiten in Verbraucherverträgen mittels neuronaler Netze. Zaccagnino und Malandrino analysieren Touch-Gesten für den Online-Schutz von Kindern, während Guarino und sein Team einen automatischen Mechanismus zur Sensibilisierung und Kontrolle der unbeabsichtigten Verbreitung von Online-Privatinformationen entwickelt haben.

Pansoni und Kollegen entwerfen ethische Rahmenbedingungen für den Einsatz von KI im kulturellen Erbe. Hurtut und andere forschen zur Wiedererkennung von künstlerischen Strichzeichnungen, während Makridis automatische Klassifikationen von archäologischen Keramikscherben untersucht. Die Klassifikation von kulturellen Erbebildern durch CNN wird von Ćosović und Janković sowie anderen Forschern untersucht, um den illegalen Handel mit Antiquitäten zu bekämpfen. Amato und sein Team erkunden die visuelle Erkennung alter Inschriften mithilfe von CNN und Fishervector.