الذكاء الاصطناعي في علم الآثار يمهّد الطريق لاكتشافات جديدة

يواجه علم الآثار، وهو دراسة التاريخ القديم من خلال تنقيب القطع الأثرية وتحليلها، تحديات غالبًا ما تتمثل في اتساع المناطق المطلوب استكشافها وهشاشة القطع الأثرية. وقد تستغرق الأساليب التقليدية وقتًا طويلًا، بل قد تؤدي إلى تجاوز مواقع أو كنوز مخفية دون اكتشافها. ويمكن للذكاء الاصطناعي (AI) أن يسهم في حل هذه المشكلة. فعلى سبيل المثال، استُخدم التعلم العميق في اختراق حديث في شبه جزيرة يوكاتان للكشف عن أكثر من 60,000 موقع أثري قديم للمايا لم يكن معروفًا من قبل، وكانت مخفية تحت نباتات كثيفة.

وعلى وجه الخصوص، يمكن أن تساعد الرؤية الحاسوبية علماء الآثار في تحليل الصور من أجل اكتشاف القطع الأثرية ورسم خرائط دقيقة للمواقع القديمة. ويمكن أن يساعد تحليل الصور في كشف الأنماط الخفية في المناظر الطبيعية، أو حتى إعادة تجميع القطع الأثرية المكسورة، لتسريع الاكتشافات والحفاظ على أدق تفاصيل تاريخنا وثقافتنا. ويستكشف علماء الآثار أساليب جديدة مدعومة بالذكاء الاصطناعي لدراسة ماضينا، وهي أسرع وأكثر دقة وعمقًا من أي وقت مضى.

نمو تقنيات علم الآثار المدعومة بالذكاء الاصطناعي#

بدأ الذكاء الاصطناعي يلفت الأنظار في علم الآثار قرب نهاية القرن العشرين، بفضل التطورات في تحليل البيانات. وبحلول تسعينيات القرن الماضي، بدأ علماء الآثار يستخدمون التعلم الآلي والتنقيب في البيانات لتحليل الكم الهائل من المعلومات التي جمعوها. وكان أحد أوائل النجاحات الكبيرة هو استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بأماكن احتمال وجود المواقع الأثرية استنادًا إلى أنماط البيانات التاريخية والجغرافية، مما غيّر طريقة تخطيط أعمال التنقيب.

من الأمثلة المبكرة على الدور المتنامي للذكاء الاصطناعي في علم الآثار أعمال Iconem، وهي شركة مقرها باريس تأسست عام 2010. وتستخدم Iconem الطائرات المسيّرة والذكاء الاصطناعي لإنشاء نماذج رقمية ثلاثية الأبعاد للمعالم التاريخية المهددة بالحروب والنزاعات والتدهور الطبيعي. ومن خلال التقاط آلاف الصور، وثّقت Iconem مواقع في أكثر من 20 دولة، من بينها أطلال مدينة بومبي القديمة، والمدن الآشورية في العراق، والأديرة البوذية في أفغانستان. وتُعد عمليات الحفظ الرقمية هذه موارد قيّمة للتعليم والبحث، ولا سيما للمواقع التي يصعب الوصول إليها أو التي تعرضت للتلف.

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

بحلول عام 2021، كان الذكاء الاصطناعي يُستخدم أيضًا في ترميم القطع الأثرية القديمة. واستخدمت مشروعات مثل مبادرة RePAIR في إيطاليا الروبوتات لإعادة تجميع القطع الهشة بعناية من أماكن مثل بومبي. واليوم، يتواصل توسع دور الذكاء الاصطناعي في علم الآثار، إذ يساعد في مهام مثل فك رموز النصوص القديمة وتحليل صور الأقمار الصناعية. وقد أصبح الذكاء الاصطناعي أداة أساسية في اكتشاف تاريخنا والحفاظ عليه.

كيف تُستخدم الرؤية الحاسوبية في علم الآثار#

الرؤية الحاسوبية فرع من الذكاء الاصطناعي يمكّن الحواسيب من فهم البيانات المرئية وتفسيرها. وفي علم الآثار، تساعد الرؤية الحاسوبية الباحثين في تحليل القطع الأثرية، ورسم خرائط للمواقع القديمة، وحتى إعادة بناء المنشآت التاريخية. ومن خلال معالجة الصور ومقاطع الفيديو باستخدام التعلم العميق، تستطيع الرؤية الحاسوبية استخراج رؤى تجعل الحفاظ على الاكتشافات الأثرية وتفسيرها أكثر سهولة.

تحليل القطع الأثرية باستخدام الرؤية الحاسوبية#

غالبًا ما يعثر علماء الآثار أثناء أعمال التنقيب على آلاف الشظايا، مثل الفخار والعظام ومواد أخرى. وتقليديًا، يتطلب تحديد هذه القطع وفهرستها وقتًا طويلًا ومعرفة متخصصة. غير أن هذه العملية يمكن أتمتتها باستخدام الرؤية الحاسوبية. فعلى سبيل المثال، يستخدم مشروع Arch-I-Scan في جامعة ليستر التعرف على الصور والتعلم الآلي لتحديد تفاصيل شظايا الفخار وتسجيلها تلقائيًا. ويمكن للنظام تحليل الصور الملتقطة بواسطة الأجهزة المحمولة وتصنيف القطع الأثرية حسب الحجم والشكل والتصميم والملمس.

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

رسم خرائط المواقع الأثرية بالاعتماد على الرؤية#

يكون الذكاء الاصطناعي مفيدًا بصفة خاصة في المراحل المبكرة من مشروعات علم الآثار. إذ يمكنه المساعدة في تحديد المواقع الأثرية المحتملة قبل بدء أي أعمال حفر، وتقليل خطر إلحاق الضرر بالمناطق التاريخية. ومن خلال معالجة الصور الجوية أو صور الأقمار الصناعية، يمكن لنماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLOv8 استخدام اكتشاف الأجسام للكشف عن المواقع المدفونة. ويمكن تدريب YOLOv8 على اكتشاف التغيرات الطفيفة في المناظر الطبيعية التي قد تشير إلى وجود منشآت مدفونة، مثل الجدران أو الطرق أو المباني القديمة. وفي الواقع، يمكن أن تشير الاختلافات الطفيفة في لون التربة أو نمو النباتات أو ملمس الأرض إلى بقايا مدفونة تحت الأرض.

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

ومن الأمثلة الجيدة على ذلك دراسة حالة في منطقة ألتو مينيو البرتغالية. طوّر الباحثون نموذجًا للذكاء الاصطناعي دُرّب على تلال الدفن المشروحة باستخدام تقنية تُسمى زيادة البيانات، وهي توسّع مجموعة البيانات من خلال إنشاء أمثلة تدريبية جديدة ومماثلة. ويمكن لنظام الذكاء الاصطناعي اقتراح مواقع محتملة جديدة لتلال الدفن. وعلى الرغم من تحدي النتائج الإيجابية الكاذبة الناجم عن المنظور الجوي لبيانات LiDAR، حقق هذا النهج معدل نجاح قدره 72.53% بعد التحقق من الخبراء.

إعادة البناء ثلاثي الأبعاد للقطع الأثرية القديمة#

غالبًا ما يعثر علماء الآثار أثناء أعمال التنقيب على قطع مكسورة بدلًا من القطع الأثرية السليمة. وتقليديًا، تُعد إعادة تجميع هذه الشظايا مهمة بطيئة ودقيقة. غير أن إعادة البناء ثلاثية الأبعاد بمساعدة الذكاء الاصطناعي أسرع بكثير. وباستخدام نماذج رقمية ثلاثية الأبعاد، يمكن للخوارزميات تحليل أشكال الشظايا وإعادة بناء القطع الأثرية الأصلية بدقة. وتوفر هذه العملية الوقت، وتقدم قياسات دقيقة وفهمًا أفضل للقطع الأثرية، بما يتيح رؤى أعمق حول الثقافات التي أنشأتها.

الشكل 4. إعادة البناء ثلاثي الأبعاد للشظايا.

الذكاء الاصطناعي في علم الآثار تحت الماء#

يُعد علم الآثار تحت الماء أحد المجالات الواعدة لاستخدام الذكاء الاصطناعي في استكشاف الماضي. ففي باياي، وهي مدينة رومانية غارقة قبالة ساحل إيطاليا، يساعد الذكاء الاصطناعي في مراقبة الأطلال القديمة الموجودة تحت سطح البحر والحفاظ عليها. وقد طورت WSense، وهي شركة ناشئة متخصصة في الاتصالات تحت الماء، شبكة من أجهزة المودم الصوتية والمستشعرات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. وتتكيف هذه الأنظمة مع تغير ظروف البحر في الوقت الفعلي وتنقل البيانات البيئية. وهي تتيح مراقبة الموقع عن بُعد، وتساعد الغواصين على التواصل والتنقل تحت الماء، وقد تصبح متاحة قريبًا حتى للسياح من خلال أجهزة لوحية ذكية تفاعلية.

الشكل 5. يستكشف الغواصون الأطلال الموجودة تحت الماء في باياي بمدينة نابولي الإيطالية.

استخدام الذكاء الاصطناعي لفهم النصوص القديمة#

يحقق الذكاء الاصطناعي تقدمًا أيضًا في فك رموز النصوص القديمة. وتستخدم أداة Ithaca من DeepMind، وهي أداة متطورة، التعلم العميق لترميم النقوش المتضررة، وتحديد أصولها، وتأريخها بدقة. ودُرّبت Ithaca على مجموعة بيانات ضخمة من النقوش اليونانية، ويمكنها ترميم النصوص بدقة 62% وتأريخها ضمن فترة لا تتجاوز 30 عامًا من عمرها الحقيقي. ويعيد الذكاء الاصطناعي تعريف البحث التاريخي من خلال تمكين الباحثين من إعادة دراسة الفترات الرئيسية في التاريخ اليوناني بدقة أكبر. وعند دمجها مع الخبرة البشرية، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحسين دقة ترميم النصوص بدرجة كبيرة.

الشكل 6. مثال على نقش مُرمَّم يعود تاريخه إلى عام 485/4 قبل الميلاد.

إيجابيات وسلبيات استخدام الذكاء الاصطناعي في علم الآثار#

يقدم الذكاء الاصطناعي فوائد عديدة لمجال علم الآثار، ويمكن أن يساعد علماء الآثار في كشف أنماط ورؤى قد لا يلاحظونها لولا ذلك. فيما يلي بعض الفوائد الرئيسية للذكاء الاصطناعي في علم الآثار:

• يحسن الدقة في تحديد القطع الأثرية وتصنيفها.
• يقلل الأخطاء البشرية، مما يؤدي إلى تفسيرات أكثر دقة.
• يضمن استناد النتائج إلى بيانات موثوقة بدلًا من التحيزات الشخصية.
• يساعد الذكاء الاصطناعي في إنشاء سجلات مفصلة للقطع الأثرية يمكن مشاركتها في جميع أنحاء العالم.
• تسهّل الابتكارات الذكية تعاون الباحثين والحفاظ على التاريخ الثقافي القيّم للأجيال القادمة.

على الرغم من الفوائد العديدة، توجد أيضًا تحديات مرتبطة 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.
• قد تفقد المهارات والتقنيات العملية التي تطورت على مدى قرون أهميتها.
• تحتاج المخاوف الأخلاقية، مثل حماية التراث الثقافي وحقوق السكان الأصليين، إلى دراسة متأنية.
• قد يؤدي الإفراط في الاعتماد على التكنولوجيا إلى الحد من التفكير النقدي والإبداع اللذين تضيفهما الخبرة البشرية إلى علم الآثار.

عمومًا، من المهم تحقيق توازن يدعم الممارسات الأثرية التقليدية بدلًا من استبدالها. ويُعد التواصل المفتوح بين المتخصصين في الذكاء الاصطناعي وعلماء الآثار ضروريًا للحفاظ على هذا التوازن.

ما العوامل المؤثرة في تطبيق الذكاء الاصطناعي في علم الآثار؟#

يتطلب دمج الذكاء الاصطناعي في علم الآثار تخطيطًا دقيقًا لضمان تكامله مع الأساليب التقليدية بدلًا من استبدالها. ولإدخال أدوات الذكاء الاصطناعي بنجاح في البحث الأثري، من المهم اتباع بضع خطوات رئيسية. أولًا، حدّد أهدافًا واضحة لاستخدام الذكاء الاصطناعي، سواء لتسريع تحليل البيانات أو تحسين تصنيف القطع الأثرية أو المساعدة في رسم خرائط المواقع. ويساعد وجود أهداف محددة في اختيار أدوات الذكاء الاصطناعي المناسبة لاحتياجات بحثك.

بعد ذلك، عند اختيار أدوات الذكاء الاصطناعي، ضع في الاعتبار مدى توافقها مع أهدافك الأثرية. وينبغي أن تكون الأدوات قابلة للتوسع، وقادرة على التعامل مع كميات متزايدة من البيانات، وسهلة الاستخدام بحيث يتمكن علماء الآثار من استخدامها بفعالية دون الحاجة إلى معرفة تقنية واسعة. ومن المهم أيضًا مراعاة فعالية التكلفة، إذ قد تكون حلول الذكاء الاصطناعي مكلفة من حيث التنفيذ والصيانة.

خلاصة نتائجنا#

يغير الذكاء الاصطناعي وجه علم الآثار، فيجعله أسرع وأكثر دقة وإتاحة. ومن خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات، وكشف المواقع المخفية، وترميم القطع الأثرية القديمة، يعزز الذكاء الاصطناعي طريقة استكشافنا للماضي وفهمنا له. وتتيح قدرته على معالجة المعلومات بسرعة ودقة لعلماء الآثار تحقيق اكتشافات كانت تستغرق أعوامًا باستخدام الأساليب التقليدية. ومع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي، تظل قدرته على الكشف عن المزيد من تاريخنا بلا حدود. ويبدو مستقبل علم الآثار واعدًا، إذ يؤدي الذكاء الاصطناعي دورًا رئيسيًا في الحفاظ على تراثنا الثقافي وتعميق فهمنا للحضارات القديمة.

لمعرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي، تفضّل بزيارة مستودع GitHub الخاص بنا والتفاعل مع مجتمعنا. واستكشف تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التصنيع والزراعة على صفحات حلولنا. 🚀