الذكاء الاصطناعي في علم الآثار يمهد الطريق لاكتشافات جديدة

علم الآثار، وهو دراسة التاريخ القديم من خلال التنقيب عن القطع الأثرية وتحليلها، وغالباً ما يواجه تحديات مثل المساحات الشاسعة للاستكشاف والطبيعة الهشة للقطع الأثرية. قد تستغرق الطرق التقليدية وقتاً طويلاً بل وتؤدي إلى تخطي المواقع أو الكنوز المخفية. يمكن للذكاء الاصطناعي (AI) التدخل للمساعدة في ذلك. على سبيل المثال، استخدمت إنجازة حديثة في شبه جزيرة يوكاتان التعلم العميق للكشف عن أكثر من 60,000 موقع أثري ماياني قديم لم يكن معروفاً من قبل وكان مخفياً تحت الغطاء النباتي الكثيف.

على وجه الخصوص، يمكن لـ computer vision مساعدة علماء الآثار في تحليل الصور لاكتشاف القطع الأثرية ورسم خريطة دقيقة للمواقع القديمة. يمكن أن يساعد Image analysis في كشف الأنماط المخفية في المناظر الطبيعية أو حتى تجميع القطع الأثرية المكسورة لتسريع الاكتشافات والحفاظ على أصغر التفاصيل لتاريخنا وثقافتنا. يفتح علماء الآثار آفاقاً جديدة مدعومة بالذكاء الاصطناعي لاستكشاف ماضينا بطريقة أسرع وأكثر دقة وأكثر بصيرة من أي وقت مضى.

نمو تقنيات علم الآثار القائمة على الذكاء الاصطناعي#

بدأ الذكاء الاصطناعي في ترك بصماته في علم الآثار نحو نهاية القرن العشرين، بفضل التطورات في تحليل البيانات. بحلول التسعينيات، بدأ علماء الآثار في استخدام التعلم الآلي واستخراج البيانات لتحليل الكميات الهائلة من المعلومات التي جمعوها. وكان أحد أكبر النجاحات المبكرة هو استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بأماكن احتمالية وجود المواقع الأثرية بناءً على أنماط البيانات التاريخية والجغرافية، مما أحدث تحولاً في كيفية تخطيط عمليات التنقيب.

مثال مبكر على الدور المتنامي للذكاء الاصطناعي في علم الآثار هو عمل شركة Iconem، وهي شركة مقرها باريس تأسست في عام 2010. تستخدم Iconem الطائرات بدون طيار والذكاء الاصطناعي لإنشاء نماذج رقمية ثلاثية الأبعاد للمعالم التاريخية المهددة بالحروب والصراعات والتحلل الطبيعي. من خلال التقاط آلاف الصور، وثقت Iconem مواقع في أكثر من 20 دولة، بما في ذلك الآثار القديمة لمدينة بومبي، والمدن الآشورية في العراق، والأديرة البوذية في أفغانستان. تعتبر هذه العمليات الرقمية للحفاظ على التراث موارد قيمة للتعليم والبحث، لا سيما للمواقع التي يصعب الوصول إليها أو التي تضررت.

الشكل 1. نموذج ثلاثي الأبعاد لمدينة تدمر في سوريا بواسطة Iconem، قبل تدميرها في عام 2015.

بحلول عام 2021، بدأ استخدام الذكاء الاصطناعي حتى في ترميم القطع الأثرية القديمة. استخدمت مشاريع مثل مبادرة RePAIR في إيطاليا روبوتات لتجميع القطع الهشة بعناية من أماكن مثل بومبي. واليوم، يستمر دور الذكاء الاصطناعي في علم الآثار في التوسع، ليساعد في مهام مثل فك رموز النصوص القديمة وتحليل صور الأقمار الصناعية. لقد أصبح الذكاء الاصطناعي أداة أساسية في كشف تاريخنا والحفاظ عليه.

كيف تُستخدم الرؤية الحاسوبية في علم الآثار#

الرؤية الحاسوبية هي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي الذي يُمكّن أجهزة الكمبيوتر من فهم وتفسير البيانات المرئية. في علم الآثار، تساعد الرؤية الحاسوبية الباحثين على تحليل القطع الأثرية، ورسم خرائط للمواقع القديمة، وحتى إعادة بناء الهياكل التاريخية. من خلال معالجة الصور ومقاطع الفيديو باستخدام التعلم العميق، يمكن للرؤية الحاسوبية استخراج رؤى تجعل الحفاظ على الاكتشافات الأثرية وتفسيرها أسهل.

تحليل القطع الأثرية باستخدام الرؤية الحاسوبية#

غالباً ما يعثر علماء الآثار على آلاف الشظايا مثل الفخار والعظام ومواد أخرى أثناء عمليات الحقن. تقليدياً، يتطلب تحديد هذه القطع وفهرستها وقتاً طويلاً ومعرفة متخصصة. ومع ذلك، مع computer vision، يمكن أتمتة هذه العملية. على سبيل المثال، يستخدم مشروع Arch-I-Scan في جامعة ليستر التعرف على الصور والتعلم الآلي لتحديد وتشكيل تفاصيل شظايا الفخار تلقائياً. يمكن للنظام تحليل الصور من الأجهزة المحمولة وتصنيف القطع الأثرية حسب الحجم والشكل والتصميم والنسيج.

الشكل 2. يمكن لـ Arch-I-Scan المساعدة في التعرف على تفاصيل بقايا الفخار وتسجيلها.

رسم خرائط المواقع الأثرية القائمة على الرؤية#

AI is especially useful in the early stages of archaeological projects. It can help identify potential archaeological sites before any digging begins and reduces the risk of damaging historical areas. By processing aerial or satellite images, computer vision models like Ultralytics YOLOv8 can use object detection to detect buried sites. YOLOv8 can be trained to detect subtle changes in a landscape that could hint at the presence of buried structures, such as ancient walls, roads, or buildings. In fact, slight variations in soil color, vegetation growth, or ground texture can even indicate underground remains.

شكل 3. استخدام الذكاء الاصطناعي لتحديد مواقع الحفر (المصدر: ArchAI).

مثال جيد على ذلك هو دراسة حالة في منطقة ألتو مينيو في البرتغال. طور الباحثون نموذج ذكاء اصطناعي مدرباً على تلال الدفن المشروحة باستخدام تقنية تسمى data augmentation، والتي تعمل على توسيع مجموعة البيانات من خلال إنشاء أمثلة تدريبية جديدة مشابهة. يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي اقتراح مواقع جديدة محتملة لتلال الدفن. على الرغم من تحدي الإيجابيات الكاذبة بسبب المنظور الجوي لبيانات LiDAR، فقد حقق هذا النهج معدل نجاح بنسبة 72.53% بعد التحقق من قبل الخبراء.

إعادة البناء ثلاثي الأبعاد للقطع الأثرية القديمة#

غالباً ما يجد علماء الآثار قطعاً مكسورة بدلاً من قطع أثرية سليمة أثناء التنقيب. تقليدياً، يعتبر تجميع هذه الشظايا معاً 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 وتقدم قياسات دقيقة وفهماً أفضل للقطع الأثرية التي يمكن أن توفر رؤى أعمق حول الثقافات التي أنشأتها.

شكل 4. إعادة بناء ثلاثية الأبعاد للشظايا.

الذكاء الاصطناعي في علم الآثار تحت الماء#

أحد المجالات المثيرة للذكاء الاصطناعي في استكشاف الماضي هو علم الآثار تحت الماء. في بايا، وهي مدينة رومانية مغمورة بالمياه قبالة ساحل إيطاليا، يساعد الذكاء الاصطناعي في مراقبة والحفاظ على الآثار القديمة تحت سطح البحر. قامت WSense، وهي شركة ناشئة متخصصة في الاتصالات تحت الماء، بتطوير شبكة من أجهزة المودم الصوتية وأجهزة الاستشعار المدعومة بالذكاء الاصطناعي. تتكيف هذه الأنظمة مع ظروف البحر المتغيرة في الوقت الفعلي وتنقل البيانات البيئية. وهي تجعل من الممكن مراقبة الموقع عن بعد، ومساعدة الغواصين على التواصل والتنقل تحت الماء، وقد تصبح قريباً متاحة لـالسياح من خلال الأجهزة اللوحية الذكية التفاعلية.

الشكل 5. غواصون يستكشفون الآثار تحت الماء في بايا بنابولي، إيطاليا.

استخدام الذكاء الاصطناعي لفهم النصوص القديمة#

يحقق الذكاء الاصطناعي خطوات ملحوظة أيضاً في فك طلاسم النصوص القديمة. تُعد أداة Ithaca من DeepMind، وهي أداة متطورة، تستخدم التعلم العميق لاستعادة النقوش التالفة وتحديد أصولها وتأريخها بدقة. مدرباً على مجموعة بيانات ضخمة من النقوش اليونانية، يمكن لـ Ithaca استعادة النصوص بدقة تبلغ 62% وتأريخها في حدود 30 عاماً من عمرها الحقيقي. يعيد الذكاء الاصطناعي تعريف البحوث التاريخية من خلال السماح للباحثين بإعادة فحص الفترات الرئيسية في التاريخ اليوناني بدقة أكبر. وعند دمجها مع الخبرة البشرية، يمكن أن تحسن أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل كبير من دقة استعادة النصوص.

الشكل 6. مثال على نقش مستعاد يرجع تاريخه إلى 485/4 ق.م.

إيجابيات وسلبيات استخدام الذكاء الاصطناعي في علم الآثار#

يوفر الذكاء الاصطناعي العديد من الفوائد لمجال علم الآثار ويمكن أن يساعد علماء الآثار في الكشف عن أنماط ورؤى قد يتم تجاهلها. إليك بعض الفوائد الرئيسية للذكاء الاصطناعي في علم الآثار:

• تحسين الدقة في تحديد وتصنيف القطع الأثرية.
• تقليل الخطأ البشري، مما يؤدي إلى تفسيرات أكثر دقة.
• ضمان أن النتائج تستند إلى بيانات صلبة بدلاً من التحيزات الشخصية.
• يساعد الذكاء الاصطناعي في إنشاء سجلات مفصلة للقطع الأثرية التي يمكن مشاركتها في جميع أنحاء العالم.
• تسهل الابتكارات الذكية للباحثين التعاون والحفاظ على التاريخ الثقافي القيم للأجيال القادمة.

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

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

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

ما هي العوامل المؤثرة في تنفيذ الذكاء الاصطناعي في علم الآثار؟#

يتطلب دمج الذكاء الاصطناعي في علم الآثار تخطيطاً دقيقاً لضمان تكامله مع الطرق التقليدية بدلاً من استبدالها. من أجل جلب أدوات الذكاء الاصطناعي بنجاح إلى الأبحاث الأثرية، من المهم اتباع بعض الخطوات الرئيسية. أولاً، حدد أهدافاً واضحة لاستخدام الذكاء الاصطناعي، سواء كان ذلك لتسريع تحليل البيانات، أو تحسين تصنيف القطع الأثرية، أو المساعدة في رسم خريطة للمواقع. يساعدك وجود أهداف محددة في اختيار أدوات الذكاء الاصطناعي المناسبة لاحتياجات بحثك.

بعد ذلك، أثناء اختيار أدوات الذكاء الاصطناعي، ضع في اعتبارك مدى ملاءمتها لأهدافك الأثرية. يجب أن تكون الأدوات مثالية وقابلة للتطوير وقادرة على التعامل مع كميات متزايدة من البيانات وسهلة الاستخدام بحيث يتمكن علماء الآثار من استخدامها بفاعلية دون الحاجة إلى معرفة تقنية واسعة النطاق. من المهم أيضاً النظر في فعالية التكلفة، حيث يمكن أن تكون حلول الذكاء الاصطناعي باهظة الثمن في التنفيذ والصيانة.

ختام النتائج التي توصلنا إليها#

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 كيفية استكشافنا للماضي وفهمنا له. قدرته على معالجة المعلومات بسرعة وبدقة تسمح لعلماء الآثار بتحقيق اكتشافات كانت تستغرق سنوات لتحقيقها باستخدام الأساليب التقليدية. مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي، فإن إمكاناته للكشف عن المزيد من تاريخنا غير محدودة. يبدو مستقبل علم الآثار واعداً، حيث يلعب الذكاء الاصطناعي دوراً رئيسياً في الحفاظ على تراثنا الثقافي وتعميق فهمنا للحضارات القديمة.

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