الذكاء الاصطناعي في علم الآثار يمهد الطريق لاكتشافات جديدة

غالبًا ما تواجه علم الآثار، وهو دراسة التاريخ القديم من خلال التنقيب عن القطع الأثرية وتحليلها، تحديات مثل المساحات الشاسعة التي يجب استكشافها والطبيعة الهشة للقطع الأثرية. يمكن أن تكون الطرق التقليدية مستهلكة للوقت وقد تتسبب في تخطي المواقع أو الكنوز المخفية. يمكن للذكاء الاصطناعي (AI) التدخل للمساعدة في ذلك. على سبيل المثال، استخدم اختراق حديث في شبه جزيرة يوكاتان التعلم العميق للكشف عن أكثر من 60,000 موقع أثري قديم لحضارة المايا لم تكن معروفة سابقًا والتي كانت مخفية تحت الغطاء النباتي الكثيف.

على وجه الخصوص، يمكن أن تساعد رؤية الكمبيوتر علماء الآثار في تحليل الصور لاكتشاف القطع الأثرية ورسم خرائط دقيقة للمواقع القديمة. يمكن أن يساعد تحليل الصور في الكشف عن الأنماط الخفية في المناظر الطبيعية أو حتى تجميع القطع الأثرية المكسورة لتسريع الاكتشافات والحفاظ على أدق تفاصيل تاريخنا و ثقافتنا. يطلق علماء الآثار طرقًا جديدة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي لاستكشاف ماضينا أسرع وأكثر دقة وأكثر تبصرًا من أي وقت مضى.

نمو تقنيات علم الآثار المدفوعة بالذكاء الاصطناعي 

بدأ الذكاء الاصطناعي في إحداث ضجة في علم الآثار في نهاية القرن العشرين، وذلك بفضل التقدم في تحليل البيانات. بحلول التسعينيات، بدأ علماء الآثار في استخدام التعلم الآلي واستخراج البيانات لتحليل الكميات الهائلة من المعلومات التي جمعوها. كان أحد أول النجاحات الكبيرة هو استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بأماكن المواقع الأثرية المحتملة بناءً على أنماط البيانات التاريخية والجغرافية، مما أدى إلى تغيير طريقة التخطيط لعمليات التنقيب.

من الأمثلة المبكرة على الدور المتزايد للذكاء الاصطناعي في علم الآثار عمل Iconem، وهي شركة مقرها باريس تأسست في عام 2010. تستخدم Iconem الطائرات بدون طيار والذكاء الاصطناعي لإنشاء نماذج رقمية ثلاثية الأبعاد للمعالم التاريخية المهددة بالحرب والصراع والتدهور الطبيعي. من خلال التقاط آلاف الصور، وثقت Iconem مواقع في أكثر من 20 دولة، بما في ذلك الآثار القديمة في بومبي والمدن الآشورية في العراق والأديرة البوذية في أفغانستان. تُعد هذه الحفظات الرقمية موارد قيمة للتعليم والبحث، خاصةً للمواقع التي يصعب الوصول إليها أو التي تضررت.

‍

بحلول عام 2021، كان الذكاء الاصطناعي يستخدم حتى لترميم القطع الأثرية القديمة. استخدمت مشاريع مثل مبادرة RePAIR في إيطاليا روبوتات لتجميع العناصر الهشة بعناية من أماكن مثل بومبي. اليوم، يستمر دور الذكاء الاصطناعي في علم الآثار في التوسع، مما يساعد في مهام مثل فك رموز النصوص القديمة وتحليل صور الأقمار الصناعية. أصبح الذكاء الاصطناعي أداة أساسية في الكشف عن تاريخنا والحفاظ عليه.

كيف تستخدم الرؤية الحاسوبية في علم الآثار؟

الرؤية الحاسوبية هي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يمكّن الحواسيب من فهم وتفسير البيانات المرئية. في علم الآثار، تساعد الرؤية الحاسوبية الباحثين على تحليل القطع الأثرية ورسم خرائط المواقع القديمة وحتى إعادة بناء الهياكل التاريخية. من خلال معالجة الصور ومقاطع الفيديو باستخدام التعلم العميق، يمكن للرؤية الحاسوبية استخلاص رؤى تسهل الحفاظ على الاكتشافات الأثرية وتفسيرها.

تحليل القطع الأثرية باستخدام الرؤية الحاسوبية

غالبًا ما يجد علماء الآثار آلاف الشظايا مثل الفخار والعظام والمواد الأخرى أثناء عمليات التنقيب. تقليديًا، يستغرق تحديد هذه القطع وفهرستها الكثير من الوقت والمعرفة المتخصصة. ومع ذلك، باستخدام الرؤية الحاسوبية، يمكن أتمتة هذه العملية. على سبيل المثال، يستخدم مشروع Arch-I-Scan في جامعة ليستر التعرف على الصور والتعلم الآلي لتحديد وتسجيل تفاصيل شظايا الفخار تلقائيًا. يمكن للنظام تحليل الصور من الأجهزة المحمولة وتصنيف القطع الأثرية حسب الحجم والشكل والتصميم والملمس.

‍

رسم الخرائط للمواقع الأثرية بالاعتماد على الرؤية

الذكاء الاصطناعي مفيد بشكل خاص في المراحل الأولى من المشاريع الأثرية. يمكن أن يساعد في تحديد المواقع الأثرية المحتملة قبل البدء في أي حفر ويقلل من خطر إتلاف المناطق التاريخية. من خلال معالجة الصور الجوية أو صور الأقمار الصناعية، يمكن لنماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLOv8 استخدام اكتشاف الكائنات للكشف عن المواقع المدفونة. يمكن تدريب YOLOv8 للكشف عن التغييرات الطفيفة في المناظر الطبيعية التي يمكن أن تلمح إلى وجود هياكل مدفونة، مثل الجدران أو الطرق أو المباني القديمة. في الواقع، يمكن أن تشير الاختلافات الطفيفة في لون التربة أو نمو النباتات أو نسيج الأرض إلى بقايا تحت الأرض.

‍

من الأمثلة الجيدة على ذلك دراسة حالة في منطقة ألتو مينهو في البرتغال. طور الباحثون نموذج ذكاء اصطناعي تم تدريبه على تلال دفن مُعلّمة باستخدام تقنية تسمى توسيع البيانات، والتي تعمل على توسيع مجموعة البيانات عن طريق إنشاء أمثلة تدريبية جديدة مماثلة. يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي اقتراح مواقع جديدة محتملة لتلال الدفن. على الرغم من التحدي المتمثل في النتائج الإيجابية الكاذبة بسبب المنظور الجوي لبيانات الليدار (LiDAR)، فقد حقق هذا النهج معدل نجاح بنسبة 72.53٪ بعد التحقق من قبل الخبراء.

إعادة بناء ثلاثية الأبعاد للتحف القديمة

غالبًا ما يجد علماء الآثار قطعًا مكسورة بدلاً من القطع الأثرية السليمة أثناء التنقيب. تقليديًا، يعد تجميع هذه الشظايا مهمة بطيئة ودقيقة. ومع ذلك، فإن إعادة البناء ثلاثي الأبعاد بمساعدة الذكاء الاصطناعي أسرع بكثير. باستخدام النماذج الرقمية ثلاثية الأبعاد، يمكن للخوارزميات تحليل أشكال الشظايا وإعادة بناء القطع الأثرية الأصلية بدقة. توفر هذه العملية الوقت وتوفر قياسات دقيقة وفهمًا أفضل للقطع الأثرية التي يمكن أن تقدم رؤى أعمق حول الثقافات التي أنشأتها.

‍

الذكاء الاصطناعي في علم الآثار تحت الماء

أحد المجالات المثيرة للذكاء الاصطناعي في استكشاف الماضي هو علم الآثار تحت الماء. في باياي، وهي مدينة رومانية مغمورة قبالة ساحل إيطاليا، يساعد الذكاء الاصطناعي في مراقبة الآثار القديمة والحفاظ عليها تحت سطح البحر. طورت WSense، وهي شركة ناشئة متخصصة في الاتصالات تحت الماء، شبكة من أجهزة المودم وأجهزة الاستشعار الصوتية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. تتكيف هذه الأنظمة مع الظروف البحرية المتغيرة في الوقت الفعلي وتنقل البيانات البيئية. إنها تجعل من الممكن مراقبة الموقع عن بُعد، ومساعدة الغواصين على التواصل والإبحار تحت الماء، ويمكن أن تكون متاحة قريبًا للسياح من خلال الأجهزة اللوحية الذكية التفاعلية.

‍

استخدام الذكاء الاصطناعي لفهم النصوص القديمة

يحقق الذكاء الاصطناعي أيضًا خطوات كبيرة في فك رموز النصوص القديمة. تستخدم أداة Ithaca من DeepMind، وهي أداة متطورة، التعلم العميق لترميم النقوش المتضررة، وتحديد أصولها، وتأريخها بدقة. بعد التدريب على مجموعة بيانات ضخمة من النقوش اليونانية، يمكن لـ Ithaca ترميم النصوص بدقة 62% وتأريخها في غضون 30 عامًا من عمرها الحقيقي. يعيد الذكاء الاصطناعي تعريف البحث التاريخي من خلال السماح للباحثين بإعادة فحص الفترات الرئيسية في التاريخ اليوناني بقدر أكبر من الدقة. عند دمجه مع الخبرة البشرية، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحسين دقة ترميم النصوص بشكل كبير.

‍

إيجابيات وسلبيات استخدام الذكاء الاصطناعي في علم الآثار

يقدم الذكاء الاصطناعي العديد من الفوائد لمجال علم الآثار ويمكن أن يساعد علماء الآثار على اكتشاف الأنماط والرؤى التي قد يتم تفويتها بخلاف ذلك. فيما يلي بعض الفوائد الرئيسية للذكاء الاصطناعي في علم الآثار:

• تحسين الدقة في تحديد وتصنيف القطع الأثرية.
• يقلل من الخطأ البشري، مما يؤدي إلى تفسيرات أكثر دقة.
  ‍
• يضمن أن تستند النتائج إلى بيانات صلبة وليست تحيزات شخصية.
  ‍
• يساعد الذكاء الاصطناعي في إنشاء سجلات تفصيلية للتحف التي يمكن مشاركتها في جميع أنحاء العالم.
  ‍
• تسهل الابتكارات الذكية على الباحثين التعاون والحفاظ على التاريخ الثقافي القيم للأجيال القادمة.

على الرغم من الفوائد العديدة، هناك أيضًا تحديات تتعلق بالاعتماد على الذكاء الاصطناعي في علم الآثار. فيما يلي بعض التحديات الرئيسية للذكاء الاصطناعي في علم الآثار:

• قد تطغى الأدوات الرقمية على الأساليب الأثرية التقليدية.
  ‍
• المهارات والتقنيات العملية التي تم تطويرها على مدى قرون يمكن أن تفقد أهميتها.
  ‍
• هناك حاجة إلى دراسة متأنية للمخاوف الأخلاقية، مثل حماية التراث الثقافي وحقوق السكان الأصليين.
  ‍
• قد يقلل الاعتماد المفرط على التكنولوجيا من التفكير النقدي والإبداع الذي تضيفه الخبرة البشرية إلى علم الآثار.

بشكل عام، من المهم تحقيق توازن يدعم الممارسات الأثرية التقليدية بدلاً من استبدالها. التواصل المفتوح بين متخصصي الذكاء الاصطناعي وعلماء الآثار ضروري للحفاظ على التوازن.

ما هي العوامل التي تدخل في تطبيق الذكاء الاصطناعي في علم الآثار؟

يتطلب دمج الذكاء الاصطناعي في علم الآثار تخطيطًا دقيقًا للتأكد من أنه يكمل الأساليب التقليدية بدلًا من استبدالها. لدمج أدوات الذكاء الاصطناعي بنجاح في البحث الأثري، من المهم اتباع بعض الخطوات الرئيسية. أولاً، حدد أهدافًا واضحة لاستخدام الذكاء الاصطناعي، سواء لتسريع تحليل البيانات أو تحسين تصنيف القطع الأثرية أو المساعدة في رسم خرائط المواقع. يساعدك وجود أهداف محددة على اختيار أدوات الذكاء الاصطناعي المناسبة لاحتياجات بحثك.

ثم، أثناء اختيار أدوات الذكاء الاصطناعي، ضع في اعتبارك مدى ملاءمتها لأهدافك الأثرية. يجب أن تكون الأدوات قابلة للتطوير بشكل مثالي، وقادرة على التعامل مع كميات متزايدة من البيانات، وسهلة الاستخدام حتى يتمكن علماء الآثار من استخدامها بفعالية دون الحاجة إلى معرفة تقنية واسعة. من المهم أيضًا مراعاة فعالية التكلفة، حيث يمكن أن تكون حلول الذكاء الاصطناعي مكلفة التنفيذ والصيانة.

اختتام نتائجنا

يغير الذكاء الاصطناعي وجه علم الآثار، مما يجعله أسرع وأكثر دقة وأكثر سهولة. من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات، والكشف عن المواقع المخفية، وترميم القطع الأثرية القديمة، يعزز الذكاء الاصطناعي الطريقة التي نستكشف بها الماضي ونفهمه. إن قدرته على معالجة المعلومات بسرعة ودقة تسمح لعلماء الآثار بتحقيق اكتشافات كانت تستغرق سنوات لتحقيقها بالطرق التقليدية. مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي، فإن إمكاناته للكشف عن المزيد عن تاريخنا غير محدودة. يبدو مستقبل علم الآثار واعدًا، حيث يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا رئيسيًا في الحفاظ على تراثنا الثقافي وتعميق فهمنا للحضارات القديمة.

لمعرفة المزيد حول الذكاء الاصطناعي، تفضل بزيارة مستودع GitHub الخاص بنا وتفاعل مع مجتمعنا. استكشف تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التصنيع والزراعة في صفحات الحلول الخاصة بنا. 🚀