Університет Ліннань та Шаньдунський університет спільно розробили першу у світі археологічну систему зі штучним інтелектом (ШІ), призначену для ідентифікації насіння стародавніх китайських рослин.
Система імітує процес ідентифікації, який використовують експерти-археоботаніки, та досягає точності класифікації понад 90%, пише Phys.org.
Дослідники зазначили, що ідентифікація насіння рослин, викопаного з археологічних пам’яток, традиційно спиралася на те, що експерти досліджують кожну насінину окремо, що є процесом, який є одночасно трудомістким і складним для масштабування. Велика стандартизована база даних, яку вони створили, допомагає підвищити ефективність досліджень, одночасно просуваючи археоботанічні дослідження та оцифровуючи культурну спадщину.
Дослідницька група зібрала зображення 17 репрезентативних категорій насіння стародавніх рослин з 18 археологічних пам’яток по всьому Китаю, що датуються приблизно 5400 роком до нашої ери до 220 року н. е., охоплюючи понад 5000 років. Серед них такі поширені культури, як ячмінь (Hordeum vulgare L.), пшениця (Triticum aestivum L.),
головчасте просо (Setaria italica (L.) P. Beauv.) та просо звичайне (Panicum miliaceum L.), а також залишки плодів, включаючи кісточки персика. Маючи 8340 зображень, команда створила базу даних насіння стародавніх рослин (APS).
Читайте також:
Штучний інтелект розв’язав суперечку Ньютона. Знайдено відповідь на математичну загадку 300-річної давнини Використовуючи базу даних APS як основу, дослідницька група розробила та навчила модель штучного інтелекту APSNet, першу у світі археологічну систему на основі штучного інтелекту, спеціально розроблену для ідентифікації насіння стародавніх рослин. Модель включає процес ідентифікації, який використовують археоботаніки, емулюючи те, як експерти спочатку розрізняють насіння за розміром та формою, перш ніж аналізувати дрібніші характеристики, такі як положення зародка та текстура поверхні. Це дозволяє системі автоматично ідентифікувати та класифікувати види рослин, які здаються дуже схожими.
Дослідники просто завантажують зображення насіння до системи або підключають цифровий мікроскоп для отримання швидких результатів ідентифікації.
Записи зберігаються автоматично, створюючи ефективний та зручний для спільного використання робочий процес.
Результати тестування показують, що APSNet досягає точності класифікації 90,2%. Дослідницька група також порівняла її з 28 основними моделями класифікації зображень на основі штучного інтелекту та виявила, що нова система забезпечує найкращу загальну продуктивність, перевершуючи найсильнішу існуючу модель на 5,3 відсоткових пункти за точністю класифікації.
Читайте також:
ШІ Aeneas від Google допоміг розшифровувати пошкоджені римські тексти Сем Квонг Так-ву, професор обчислювального інтелекту імені Дж. К. Лі та декан Школи аспірантури Ліннанського університету, сказав, що зазвичай потрібно кілька років, щоб підготувати експерта-археоботаніка до самостійної ідентифікації насіння стародавніх рослин. Однак фахівцям все одно потрібно витрачати значний час на вивчення та порівняння насінин одне за одним під мікроскопом, перш ніж дійти висновку, що робить процес дуже трудомістким.
Він зазначив, що розробка автоматизованої системи ідентифікації вже давно є важливим напрямком досліджень в археоботаніці,
і що археологічна система зі штучним інтелектом, розроблена дослідницькою групою, інтегрує штучний інтелект, археологію та збереження культурної спадщини, вирішуючи ключову проблему.
Цун Рунмін, професор Школи науки та техніки управління Шаньдунського університету та старший запрошений науковий співробітник Ліннанського університету, пояснив, що насіння стародавніх рослин за своєю суттю важко ідентифікувати, оскільки навіть насіння одного виду може значно відрізнятися за розміром та зовнішнім виглядом.
Читайте також:
Корисна річ. Штучний інтелект допоміг знайти археологічні пам’ятки в Аравійській пустелі Він сказав: «Рослини росли в різні історичні періоди та середовища, і викопане насіння також могло зазнати фізичних змін під час тривалого зберігання. Як наслідок, навіть насіння одного виду може суттєво відрізнятися за розміром та зовнішнім виглядом. Крім того, різні види рослин можуть мати дуже схожі форми та текстури поверхні, що робить точну класифікацію особливо складною».
Раніше NV Техно писав, що штучний інтелект Ludii відтворив правила гри часів Римської імперії.
Гладкий білий камінь римської епохи, знайдений на території Нідерландів, довгий час залишався загадкою для істориків. Проте завдяки втручанню сучасних технологій та штучного інтелекту вченим вдалося не лише ідентифікувати артефакт, а й відтворити забуті правила гри, у яку грали майже дві тисячі років тому.
Археолог Вальтер Кріст зауважив, що характерні сліди зносу розташовані саме там, де за логікою мали б пересуватися ігрові фігури. Це стало першим серйозним підтвердженням того, що перед дослідниками — ігрова дошка. Для подальшого аналізу залучили фахівців з Маастрихтського університету, які використали спеціалізоване програмне забезпечення Ludii.
Читайте також:
Унікальний документ. Штучний інтелект допоміг прочитати 2000-річний сувій, постражалий від виверження Везувію
