Archeologové propagovali novou technologii třídění starověké keramiky

„Řeka“ střepů Tusayan White Ware, která ukazuje změnu vzorů písma od nejstarších nalevo k nejmladším napravo. Hluboké učení umožňuje přesnou a opakovatelnou kategorizaci těchto typů fragmentů. Fotografický kredit: Chris Downum

Archeologové na severní arizonské univerzitě doufají, že nová technologie, kterou propagovali, změní způsob, jakým vědci studují fragmenty zanechané starými společnostmi.

Týmu na katedře antropologie NAU se podařilo učit počítače složitému úkolu, o kterém už dlouho snilo mnoho vědců studujících starověké společnosti: rychlé a důsledné třídění keramických vzorů do několika kategorií stylů. Pomocí formy strojového učení známé jako konvoluční neuronové sítě (CNN) vyvinuli archeologové výpočetní metodu, která zhruba napodobuje myšlenkové procesy lidské mysli při analýze vizuálních informací.

„S digitálními fotkami z keramiky mohou počítače nyní provádět stovky hodin zdlouhavé, zdlouhavé a vyčerpávající práce archeologů, kteří fyzicky seskupili rozbitou keramiku za zlomek času a s větší důsledností,“ uvedl Leszek Pawlowicz, další fakulta katedry pro antropologii. Spolu s profesorem antropologie Chrisem Downumem začali v roce 2016 zkoumat proveditelnost použití počítače k ​​přesné klasifikaci rozbitých kousků keramiky zvaných střepy na známé druhy keramiky. Výsledky jejich výzkumu budou zveřejněny v červnovém čísle recenzovaný papír Journal of Archaeological Science.

“Na mnoha z tisíců archeologických nalezišť na americkém jihozápadě najdou archeologové často zlomené fragmenty keramiky známé jako střepy.” Mnoho z těchto střepů bude mít designy, které lze roztřídit do předem definovaných kategorií stylů nazývaných „typy“, které korelovaly jak s obecným obdobím, ve kterém byly vyrobeny, tak s místy, ve kterých byly vyrobeny, “uvedl Downum. „Poskytují archeologům důležité informace o době, kdy bylo místo obsazeno, o kulturní skupině, se kterou byla spojena, a o dalších skupinách, s nimiž interagovali.“

Výzkum vycházel z nedávných průlomů v používání strojového učení ke klasifikaci obrázků podle typu, zejména CNN. Dnes jsou CNN základním kamenem rozpoznávání počítačového obrazu. Používají se na všechno, od rentgenových paprsků pro zdravotní stavy, přes porovnávání obrázků ve vyhledávačích až po samojízdná auta. Pawlowicz a Downum tvrdili, že pokud lze CNN použít k identifikaci věcí, jako jsou plemena psů a produkty, které by se spotřebiteli mohly líbit, proč by tento přístup neměl být použit na analýzu starožitné keramiky?

Dříve byla identifikace diagnostických konstrukčních prvků v keramice obtížná a časově náročná. Může trvat měsíce nebo roky, než zvládnete designové kategorie a správně je aplikujete na drobné kousky rozbitého hrnce. Horší je, že tento proces byl náchylný k lidským chybám, protože zkušení archeologové často nesouhlasí s tím, jaký typ představuje střep, a může být obtížné vyjádřit jejich rozhodovací proces slovy. Anonymní recenzent článku nazval toto „špinavé tajemství v archeologii, o kterém nikdo nemluví dostatečně“.

Pawlowicz a Downum, odhodlaní přijít s efektivnějším procesem, shromáždili tisíce obrazů keramických fragmentů s řadou specifických fyzikálních charakteristik známých jako Tusayan White Ware, které se vyskytují po velké části severovýchodní Arizony a okolních států. Poté přijali čtyři z nejlepších odborníků na keramiku na jihozápadě, aby pro každý střep identifikovali typ designu keramiky a vytvořili „tréninkovou sadu“ střepů, ze kterých se stroj může učit. Nakonec stroj vyškolili, aby se naučil druhy hrnčířů, a to zaměřením na vzorky keramiky, na kterých se archeologové dohodli.

„Výsledky byly pozoruhodné,“ řekl Pawlowicz. “Za relativně krátkou dobu se počítač naučil identifikovat keramiku s tebou.” přesnost srovnatelné a někdy lepší než lidské experty. “

U čtyř archeologů s desítkami let zkušeností s tříděním desítek tisíc hrnců překonal stroj dva z nich a byl srovnatelný s ostatními dvěma. Ještě působivější byl stroj, který dokázal to, co mnoho archeologů má potíže: popište, proč učinil rozhodnutí o klasifikaci, které učinil. Pomocí barevně odlišených tepelných map střepu stroj poukázal na konstrukční prvky, které použil při rozhodování o klasifikaci, a poskytl vizuální záznam svých „myšlenek“.

„Vzrušujícím vedlejším účinkem tohoto procesu byla schopnost počítače najít téměř přesné shody s konkrétními částmi keramických vzorů zobrazených na jednotlivých střepech,“ řekl Downum. „Použitím měr podobnosti odvozených z CNN pro designy byl stroj schopen prohledávat tisíce obrázků a najít nejbližší shodu s jediným keramickým designem.“

Pawlowicz a Downum věří, že tato schopnost by mohla umožnit počítači najít rozptýlené kousky jednoho rozbitého hrnce v mnoha podobných střepech ze staré skládky nebo provést regionální analýzu stylistických podobností a rozdílů mezi několika starými komunitami. Tento přístup by také mohl lépe připsat konkrétní keramické návrhy z vykopaných konstrukcí, které byly datovány metodou stromového kruhu.

Její výzkum je již velmi chválen.

“Velmi doufám, že archeologové na jihozápadě přijmou tento přístup a udělají to rychle.” Dává to tak velký smysl, “uvedl Stephen Plog, emeritní profesor archeologie na Virginské univerzitě a autor knihy Stylistická variace v prehistorické keramice. „Ze starého systému jsme se toho hodně naučili, ale vydržel nad jeho užitečnost a je čas změnit způsob, jakým analyzujeme keramické vzory.“

Vědci studují praktické aplikace klasifikační kompetence modelu CNN a pracují na dalších článcích v časopisech, aby tuto technologii sdíleli s dalšími archeology. Doufají, že tento nový přístup k archeologické analýze keramiky lze aplikovat na jiné typy starověkých artefaktů a že archeologie může vstoupit do nové fáze klasifikace strojů, což povede k větší efektivitě archeologických snah a efektivnějším metodám identifikace nových. keramických vzorů od studentů.

Odkaz: Journal of Archaeological Science.

Related articles

Comments

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here

Share article

Latest articles

Drsná kůra, která se v noci ozývá, vede k objevení nových druhů

V lesích západní a střední Afriky se v noci ozývají hlasitá volání hybridů stromů - malých, býložravých savců, ale jejich zvuk se liší podle...

Nástroj Nový nástroj určený k podpoře vývoje a vývoje automobilových vozidel

Schematický vnitřní provoz elektrod v palivovém článku և kapacita základních parametrů. Půjčka:Heinz a kol., 2021: Široké používání tradičních vozidel na vodíkový pohon nad tradičními...

Identifikace velmi počátečních kroků, které vedou k rozvoji rakoviny

Konfokální mikrofotografie tenkého střeva myši pomocí technologie Red2Onco. S Red2Onco můžete označit onkogenní mutantní klony (červené klony) a běžné nebo divoké klony (žluté...

Neandertálci a raná moderní lidská kultura koexistovali vedle starších tradic již více než 100 000 let

Výzkum Fakulty antropologie a ochrany na University of Kent zjistil, že jedna z prvních kultur kamenných nástrojů známá jako Acheulean trvala pravděpodobně o desítky...

Snadná věda: co jsou sterilní neutrina?

Sterilní neutrina jsou speciální typ neutrin, který byl navržen k vysvětlení některých neočekávaných experimentálních výsledků, ale nakonec nebyl objeven. Vědci je hledají v...

Newsletter

Subscribe to stay updated.