Levéltárak működéséről szóló intézkedések, tervezetek, értékelések
Mikó Zsuzsanna – Szabó Csaba: A Magyar Nemzeti Levéltár stratégiája. A modern magyar állam és kultúra szolgálatában, 2021–2025. Levéltári Közlemények, 90. (2019) 5-
A Magyar Nemzeti Levéltár stratégiája 2) A feladatok eredményes végrehajtásához szükséges eszközök a) Egységes adattér és Media Asset Management kialakítása A nemzetközi standardként működő OAIS - Open Archival Information System 2012. júniusi ajánlásában (Magenta Book) található egy komplex javaslat egy olyan rendszerre, amely a felhasználó és a levéltár szakemberei közötti egységes asset management üzemeltetését teszi lehetővé. Az új Data Management a korábban általános és még sok helyen ma is használatos heterogén adatstruktúrát egységes adattérben kezeli. Az MNL ennek a környezetnek a kialakításán dolgozik. Ez lehetővé teszi majd, hogy megteremtsük a Mesterséges Intelligencia modulok hosszú távú integrálását a rendszereinkbe. Ezek a modulok már az adattér kialakításában is segítségünkre lehetnek (interaktív fejlesztési szemlélet) a levéltár által tervezett pilot projektek (pl. a Szovjetunióba hurcolt magyarok kartonjai, anyakönyvek, egészségügyi kartonok stb. feldolgozása) során. b) Kognitív rendszerek bevezetése a digitalizáció felgyorsításához Középtávon a legfontosabb lépés a jelenlegi levéltári adatállomány belső tartalmának kereshetővé tétele. Ehhez az iratok átvételekor kell lépéseket tenni. A jelenleg már digitalizált, mély tartalmában még nem feldolgozott, de levéltári index állományba vett médiák (anyakönyvi adatbázis, mikrofilm stb.) feldolgozása stratégiai alap a hosszú távú célok eléréséhez. A kognitív OCR bevezetése lehetővé teszi, hogy a karakter felismertetési szempontok egy közös szerveren tárolódjanak, és ne vesszenek el. így hálózaton belül a rendszer folyamatosan tanul, és létrehoz egy olyan tudásbázist (írásjel, kézírás, írógép típusok stb.), ami 1-2 éven belül exponenciálisan felgyorsítja a folyamatot. Ebben is segítségünkre lehet a Mesterséges Intelligencia, mivel ez nem karakter vagy szókép azonosságokat tanul, inkább matematikai módszerekkel azonosít ismétlődési mintázatokat. c) Mesterséges Intelligencia (MI) Az MI hatékonyan támogathatja a kognitív rendszereket, a szakmai és kutatói munkát, az adatok újrastrukturálását. Olyan problémákra nyújt megoldást, mint a személyes adatvédelem korlátái, vagy a rejtett kapcsolatok felderítése látszólag egymástól független irattípusok (adattípusok) között. Segítségével fejleszthető és pontosítható a levéltári névtér, keletkezési adatokat deríthet fel (idő, földrajzi adatok). Bevezetéséhez az egységes adattérben új szemléletű adatbázis-kezelést kell kialakítani. Szükséges egy gráf adatbázis felépítése. Több ilyen rendszer létezik, akár nyílt forráskóddal, de ennek kiválasztása egy komoly adatmérnöki előkészítést igényel, hiszen ez lesz az adattér és a keresőmotor fundamentuma. Ilyenek például HortonWorks Sandbox, Apache Spark, AWS, Google, Azure stb. Kiválóan alkalmazható az MI például a fotó- és képfelismerésben, képfeldolgozásban is. Támogathatja az anyakönyvi adatok publikussá tételét, mivel alkalmas a jogi szabályozásnak megfelelően felismerni és elkülöníteni a bejegyzési rovatokat. Alakzat 9
