Археологи изобрели новую технологию сортировки древней керамики

археологи раскопки картинка

Археологи из Университета Северной Аризоны надеются, что новая технология изменит подход ученых к изучению осколков, оставленных древними обществами.

Команде кафедры антропологии НАУ удалось научить компьютеры выполнять сложную задачу, о которой давно мечтали многие ученые, изучающие древние общества: быстро и последовательно сортировать тысячи глиняных изделий по множеству стилистических категорий. Используя форму машинного обучения, известную как сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNNs), археологи создали компьютеризированный метод, который примерно имитирует мыслительные процессы человеческого разума при анализе визуальной информации.

Об этом сообщает SciTechDaily. Результаты их исследования описаны в июньском выпуске рецензируемого издания Journal of Archaeological Science.

«Теперь, используя цифровые фотографии глиняной посуды, компьютеры могут выполнять то, что раньше требовало сотен часов утомительной и кропотливой работы археологов, которые сортировали куски разбитой глиняной посуды по группам, за меньшее время и с большей согласованностью», — сказал Лешек Павлович, представитель факультета кафедры антропологии.

Он и профессор антропологии Крис Даунум начали исследовать возможность использования компьютера для точной классификации разбитых керамических изделий, известных как черепки, на известные типы керамических изделий в 2016 году.

«На многих из тысяч археологических раскопок, разбросанных по юго-западу Америки, археологи часто находят разбитые фрагменты керамики, известные как черепки. Многие из этих черепков будут иметь дизайн, который можно разделить на заранее определенные стилистические категории, называемые «типами», которые соотносятся как с общим периодом времени, в котором они были изготовлены, так и с местами, где они были изготовлены. Они предоставляют археологам важную информацию о том, когда они были изготовлены, о принадлежности к культурной группе, с которой он был связан, и других группах, с которыми они взаимодействовали», — сказал Даунум.

Исследование основывалось на недавних достижениях в использовании машинного обучения для классификации изображений по типу, в частности, CNNs. CNNs теперь являются опорой компьютерного распознавания изображений, они используются для всего, от рентгеновских снимков для медицинских исследований и сопоставления изображений в поисковых системах до беспилотных автомобилей.

Павлович и Даунум рассуждали, что если CNNs могут использоваться для идентификации таких вещей, как породы собак и продукты, которые могут понравиться потребителю, почему бы не применить этот подход к анализу древней керамики?

До сих пор процесс распознавания диагностических конструктивных особенностей керамики был трудным и занимал много времени. Чтобы освоить и правильно применять категории дизайна к крошечным частям разбитого горшка, могут потребоваться месяцы или годы обучения. Хуже того, этот процесс был подвержен человеческим ошибкам, потому что опытные археологи часто расходятся во мнениях относительно того, какой тип представлен черепком.

Стремясь создать более эффективный процесс, Павлович и Даунум собрали тысячи изображений фрагментов керамики с определенным набором идентифицирующих физических характеристик изделий. Затем они наняли четырех ведущих экспертов по керамике Юго-Запада, чтобы определить тип дизайна керамики для каждого черепка и создать «обучающий набор» черепков, на котором машина может учиться. Наконец, они обучили машину изучать типы глиняных изделий, сосредоточив внимание на образцах керамики, которые выбрали археологи.

«Результаты были замечательными. За относительно короткий период времени компьютер научился определять глиняную посуду с точностью, сравнимой, а иногда и лучше, чем у экспертов-людей», — сказал Павлович.

Что еще более впечатляюще, машина смогла сделать то, с чем многие археологи могут столкнуться с трудностями: описать, почему она приняла такие классификационные решения. Используя тепловые карты черепков с цветовой кодировкой, машина указала на конструктивные особенности, которые она использовала при принятии решений о классификации, тем самым обеспечивая визуальную запись своих «мыслей».

«Интересным побочным продуктом этого процесса была способность компьютера находить почти точные совпадения отдельных фрагментов керамических изделий, представленных на отдельных черепках», — сказал Даунум.

«Используя основанные на CNNs меры сходства для дизайнов, машина смогла просмотреть тысячи изображений, чтобы найти наиболее похожую копию индивидуального дизайна керамики», — добавил он.

Павлович и Даунум полагают, что эта способность может позволить компьютеру находить разбросанные части одного разбитого горшка во множестве похожих осколков из древней свалки мусора или проводить региональный анализ стилистических сходств и различий между множеством древних сообществ. Этот подход может также помочь лучше связать определенные глиняные конструкции с раскопанными строениями, датированные методом годичных колец.

Их исследования уже получили высокую оценку.

«Я горячо надеюсь, что археологи Юго-Запада примут на вооружение этот подход и сделают это быстро. Мы многому научились у старой системы, но она перестала быть полезной, и пришло время изменить то, как мы анализируем керамические конструкции », — сказал Стивен Плог, заслуженный профессор археологии Университета Вирджинии и автор книги «Стилистические вариации в доисторической керамике».

Исследователи изучают практическое применение классификационного опыта модели CNNs и работают над дополнительными журнальными статьями, чтобы поделиться этой технологией с другими археологами.

Они надеются, что этот новый подход к археологическому анализу керамики может быть применен к другим типам древних артефактов, и что археология может войти в новую фазу машинной классификации, которая приведет к большей эффективности археологических усилий и более эффективным методам обучения дизайну керамики новым поколениям. из студентов.

Курсор писал, что обнаружена первая в мире беременная древнеегипетская мумия.

Также Курсор писал, что египетские археологи обнаружили редкие гробницы, построенные до фараонов. По словам египтологов, находки в провинции Дакалия к северу от Каира могут пролить свет на два важных переходных периода в Древнем Египте.

В Египте прошел необычный парад фараонов. В Каире состоялась масштабная перевозка останков 22 египетских фараонов из Египетского музея в новый Национальный музей египетской цивилизации в районе Фустат.

Ранее Курсор писал, что ученые раскрыли страшную тайну смерти египетского фараона. Ученые Каирского университета раскрыли точную причину смерти древнеегипетского фараона Секененра Таа II.

Археологи обнаружили клад в египетском некрополе. Египет объявил об обнаружении новой сокровищницы в некрополе Саккара к югу от Каира, включая древний погребальный храм.

Египетское посольство заявляет, что статуя Тутанхамона в Лондоне украдена. Египет попросил Министерство иностранных дел страны вернуть статую, а также призвало прекратить продажу других египетских артефактов.

Археологи наткнулись в Египте сразу на 80 древних саркофагов. Археологи наткнулись на целую коллекцию саркофагов, возраст которых исчисляется тысячами лет.

Напомним, Курсор сообщал о том, что в древнеегипетском храме обнаружили рисунки созвездий, ранее неизвестных науке. Примерно столетие назад в Эсне (60 км к югу от египетского Луксора) ученые обнаружили древний храм, где принялись за реставрационные работы. Во время восстановления античного сооружения археологи часто делают удивительные находки.

Автор материала:
Таня Нати
ТЭГИ:
comments powered by HyperComments