الذكاء الاصطناعي في علم الآثار يمهد الطريق لاكتشافات جديدة

يواجه علم الآثار، وهو دراسة التاريخ القديم من خلال التنقيب وتحليل القطع الأثرية، تحديات عديدة مثل اتساع المناطق المراد استكشافها وطبيعة القطع الأثرية الهشة. قد تستغرق الأساليب التقليدية وقتاً طويلاً وقد تؤدي إلى تخطي مواقع أو كنوز مخفية. هنا يمكن للذكاء الاصطناعي (AI) التدخل للمساعدة. على سبيل المثال، استخدمت طفرة حديثة في شبه جزيرة يوكاتان التعلم العميق للكشف عن أكثر من 60,000 من المواقع الأثرية المايا القديمة التي كانت مخفية تحت الغطاء النباتي الكثيف.

على وجه الخصوص، يمكن لـ الرؤية الحاسوبية مساعدة علماء الآثار في تحليل الصور لـ الكشف عن القطع الأثرية وتخطيط المواقع القديمة بدقة. يمكن لـ تحليل الصور المساعدة في الكشف عن أنماط مخفية في المناظر الطبيعية أو حتى تجميع القطع الأثرية المكسورة لتسريع الاكتشافات والحفاظ على أصغر تفاصيل تاريخنا و ثقافتنا. يعمل علماء الآثار على فتح طرق جديدة مدعومة بالذكاء الاصطناعي لاستكشاف ماضينا، وهي طرق أسرع وأكثر دقة وأكثر بصيرة من أي وقت مضى.

Link to this sectionنمو تقنيات علم الآثار القائمة على الذكاء الاصطناعي#

بدأ الذكاء الاصطناعي في إحداث تغييرات كبيرة في علم الآثار نحو نهاية القرن العشرين، بفضل التطورات في تحليل البيانات. بحلول التسعينيات، بدأ علماء الآثار في استخدام التعلم الآلي وتنقيب البيانات لتحليل كميات هائلة من المعلومات التي جمعوها. كانت إحدى أولى النجاحات الكبيرة هي استخدام الذكاء الاصطناعي لـ التنبؤ بمواقع الآثار المحتملة بناءً على أنماط البيانات التاريخية والجغرافية، مما أحدث ثورة في كيفية التخطيط لعمليات التنقيب.

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

شكل 1. نموذج Iconem ثلاثي الأبعاد لمدينة تدمر، سوريا، 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.

Link to this sectionكيف 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.

Link to this sectionتحليل القطع الأثرية باستخدام الرؤية الحاسوبية#

غالبًا ما يجد علماء الآثار آلاف الشظايا مثل الفخار والعظام وغيرها من المواد أثناء الحفريات. تقليديًا، يستغرق تحديد هذه القطع وفهرستها الكثير من الوقت وتتطلب معرفة متخصصة. ومع ذلك، مع 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.

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

Link to this sectionرسم خرائط المواقع الأثرية القائمة على الرؤية#

يعد الذكاء الاصطناعي مفيدًا بشكل خاص في المراحل الأولى من المشاريع الأثرية. فهو يساعد في تحديد المواقع الأثرية المحتملة قبل بدء أي عمليات حفر، ويقلل من مخاطر 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 لاكتشاف التغيرات الطفيفة في المناظر الطبيعية التي قد تشير إلى وجود هياكل مدفونة، مثل الجدران القديمة أو الطرق أو المباني. في الواقع، يمكن للتغيرات الطفيفة في لون التربة، أو نمو النباتات، أو ملمس الأرض أن تشير إلى وجود بقايا تحت الأرض.

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

مثال جيد على ذلك هو دراسة حالة في منطقة Alto Minho في البرتغال. طور الباحثون نموذج ذكاء اصطناعي تم تدريبه على تلال الدفن المشروحة باستخدام تقنية تسمى تعزيز البيانات، والتي توسع مجموعة البيانات من خلال إنشاء أمثلة تدريبية مماثلة جديدة. يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي اقتراح مواقع جديدة محتملة لتلال الدفن. على الرغم من تحدي النتائج الإيجابية الكاذبة بسبب المنظور الجوي لبيانات LiDAR، حقق هذا النهج معدل نجاح بلغ 72.53% بعد التحقق من قبل الخبراء.

Link to this sectionإعادة 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.

Link to this sectionالذكاء 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 قبالة ساحل إيطاليا، يساعد الذكاء الاصطناعي في مراقبة وحماية الأطلال القديمة تحت البحر. طورت WSense، وهي شركة ناشئة متخصصة في الاتصالات تحت الماء، شبكة من أجهزة المودم الصوتية وأجهزة الاستشعار التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. تتكيف هذه الأنظمة مع ظروف البحر المتغيرة في الوقت الفعلي وتنقل البيانات البيئية. وهي تجعل من الممكن مراقبة الموقع عن بُعد، ومساعدة الغواصين على التواصل والتنقل تحت الماء، وقد تكون متاحة قريباً لـ السياح من خلال أجهزة لوحية ذكية تفاعلية.

شكل 5. غواصون يستكشفون الأطلال تحت الماء في بايا في نابولي، إيطاليا.

Link to this sectionاستخدام الذكاء الاصطناعي لفهم النصوص القديمة#

يحقق الذكاء الاصطناعي أيضاً خطوات كبيرة في فك رموز النصوص القديمة. تستخدم أداة Ithaca من DeepMind، وهي أداة متطورة، التعلم العميق لترميم النقوش التالفة، وتحديد أصولها، وتأريخها بدقة. تم تدريب Ithaca على مجموعة بيانات ضخمة من النقوش اليونانية، ويمكنها ترميم النصوص بدقة 62% وتأريخها في حدود 30 عاماً من عمرها الحقيقي. يعيد الذكاء الاصطناعي تعريف البحث التاريخي من خلال السماح للعلماء بإعادة فحص فترات رئيسية في التاريخ اليوناني بدقة أكبر. عند دمجها مع الخبرة البشرية، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحسين دقة ترميم النصوص بشكل كبير.

شكل 6. مثال على نقش تم ترميمه يعود إلى عام 485/4 قبل الميلاد.

Link to this sectionإيجابيات 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.
• المخاوف الأخلاقية، مثل حماية التراث الثقافي وحقوق الشعوب الأصلية، تحتاج 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.

Link to this sectionما هي العوامل المؤثرة في تنفيذ الذكاء الاصطناعي في علم الآثار؟#

يتطلب دمج الذكاء الاصطناعي في علم الآثار تخطيطاً دقيقاً للتأكد من أنه يكمل الأساليب التقليدية بدلاً من استبدالها. لجلب أدوات الذكاء الاصطناعي بنجاح إلى البحث الأثري، من المهم اتباع بضع خطوات رئيسية. أولاً، حدد أهدافاً واضحة لاستخدام الذكاء الاصطناعي، سواء كان ذلك لتسريع تحليل البيانات، أو تحسين تصنيف القطع الأثرية، أو المساعدة في رسم خرائط المواقع. يساعد 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 للتوسع، وقادرة على التعامل مع كميات متزايدة من البيانات، وسهلة الاستخدام بحيث يمكن لعلماء الآثار استخدامها بفعالية دون الحاجة إلى معرفة تقنية واسعة. من المهم أيضاً النظر في فعالية التكلفة، حيث يمكن أن تكون حلول الذكاء الاصطناعي مكلفة في التنفيذ والصيانة.

Link to this sectionختام 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 وتفاعل مع مجتمعنا. استكشف تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التصنيع و الزراعة على صفحات الحلول الخاصة بنا. 🚀