ИИ в археологии открывает путь к новым открытиям

Археология — изучение древней истории посредством раскопок и анализа артефактов — часто сталкивается с такими трудностями, как необходимость исследовать огромные территории и хрупкость артефактов. Традиционные методы отнимают много времени, и при их использовании можно пропустить скрытые памятники или сокровища. Здесь может помочь искусственный интеллект (AI). Например, недавнее открытие на полуострове Юкатан стало возможным благодаря глубокому обучению: под густой растительностью нашли более 60 000 ранее неизвестных древних археологических памятников майя.

В частности, компьютерное зрение помогает археологам анализировать изображения, чтобы обнаруживать артефакты и точно картографировать древние памятники. Анализ изображений помогает выявлять скрытые закономерности в ландшафте и даже собирать разбитые артефакты, ускоряя открытия и сохраняя мельчайшие детали нашей истории и культуры. Археологи осваивают новые методы исследования прошлого на основе ИИ — более быстрые, точные и содержательные, чем когда-либо прежде.

Развитие археологических методов на базе ИИ#

ИИ начал активно применяться в археологии к концу XX века благодаря достижениям в анализе данных. К 1990-м годам археологи стали использовать машинное обучение и интеллектуальный анализ данных для обработки огромных объёмов собранной информации. Одним из первых крупных достижений стало использование ИИ для прогнозирования местоположения археологических памятников на основе закономерностей в исторических и географических данных. Это преобразило планирование раскопок.

Один из ранних примеров растущей роли ИИ в археологии — работа Iconem, парижской компании, основанной в 2010 году. Iconem использует дроны и ИИ для создания цифровых 3D-моделей исторических памятников, которым угрожают войны, конфликты и естественное разрушение. Сделав тысячи снимков, Iconem задокументировала памятники более чем в 20 странах, включая древние руины Помпей, ассирийские города в Ираке и буддийские монастыри в Афганистане. Эти цифровые копии служат ценным ресурсом для образования и исследований, особенно если речь идет о труднодоступных или поврежденных памятниках.

Рис. 1. 3D-модель Пальмиры в Сирии, созданная Iconem до ее разрушения в 2015 году.

К 2021 году ИИ уже использовали для реставрации древних артефактов. Например, в рамках проекта RePAIR в Италии роботы бережно собирали хрупкие предметы из таких мест, как Помпеи. Сегодня роль ИИ в археологии продолжает расширяться: он помогает расшифровывать древние тексты и анализировать спутниковые снимки. ИИ стал важным инструментом для изучения и сохранения нашей истории.

Как компьютерное зрение применяют в археологии#

Компьютерное зрение — это область ИИ, которая позволяет компьютерам понимать и интерпретировать визуальные данные. В археологии компьютерное зрение помогает исследователям анализировать артефакты, составлять карты древних памятников и даже восстанавливать исторические сооружения. Обрабатывая изображения и видео с помощью глубокого обучения, компьютерное зрение позволяет получать данные, упрощающие сохранение и интерпретацию археологических находок.

Анализ артефактов с помощью компьютерного зрения#

Во время раскопок археологи часто находят тысячи фрагментов керамики, костей и других материалов. Традиционно идентификация и каталогизация таких фрагментов требуют много времени и специальных знаний. Однако компьютерное зрение позволяет автоматизировать этот процесс. Например, проект Arch-I-Scan при Лестерском университете использует распознавание изображений и машинное обучение, чтобы автоматически определять и фиксировать сведения о фрагментах керамики. Система анализирует фотографии с портативных устройств и классифицирует артефакты по размеру, форме, рисунку и текстуре.

Рис. 2. Arch-I-Scan помогает распознавать и фиксировать сведения об остатках керамики.

Картографирование археологических памятников на основе компьютерного зрения#

ИИ особенно полезен на ранних этапах археологических проектов. Он помогает выявлять потенциальные археологические памятники ещё до начала раскопок и снижает риск повреждения исторических объектов. Обрабатывая аэрофотоснимки или спутниковые изображения, модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLOv8, могут использовать обнаружение объектов для выявления скрытых под землёй памятников. YOLOv8 можно обучить обнаруживать едва заметные изменения ландшафта, которые могут указывать на наличие погребённых сооружений, например древних стен, дорог или зданий. Незначительные различия в цвете почвы, росте растительности или текстуре поверхности также могут указывать на подземные останки.

Рис. 3. ИИ помогает находить места для раскопок (источник: ArchAI).

Хороший пример — исследование в регионе Алту-Минью в Португалии. Исследователи разработали модель ИИ, обученную на размеченных курганах, используя метод аугментации данных, который расширяет набор данных за счет создания похожих новых примеров для обучения. Система ИИ может предлагать потенциальные места расположения новых курганов. Несмотря на риск ложноположительных результатов из-за перспективы аэрофотосъемки LiDAR, после проверки экспертами точность подхода составила 72,53%.

3D-реконструкция древних артефактов#

Во время раскопок археологи чаще находят обломки, а не целые артефакты. Традиционно сборка таких фрагментов — медленная и кропотливая работа. Однако с помощью ИИ трёхмерная реконструкция выполняется намного быстрее. Используя цифровые 3D-модели, алгоритмы анализируют форму фрагментов и точно восстанавливают исходные артефакты. Это экономит время, обеспечивает точные измерения и помогает лучше понять артефакты, открывая более глубокие сведения о создавших их культурах.

Рис. 4. 3D-реконструкция фрагментов.

ИИ в подводной археологии#

Одно из перспективных направлений применения ИИ для изучения прошлого — подводная археология. В Байях, затопленном римском городе у побережья Италии, ИИ помогает наблюдать за древними руинами под водой и сохранять их. WSense, стартап, специализирующийся на подводной связи, разработал сеть акустических модемов и датчиков на основе ИИ. Эти системы в реальном времени адаптируются к меняющимся условиям моря и передают данные об окружающей среде. Благодаря им можно удаленно следить за памятником, помогать дайверам общаться и ориентироваться под водой, а вскоре они могут стать доступны и туристам через интерактивные планшеты.

Рис. 5. Дайверы исследуют подводные руины Бай в Неаполе, Италия.

Как ИИ помогает понимать древние тексты#

ИИ также помогает расшифровывать древние тексты. Ithaca от DeepMind использует глубокое обучение, чтобы восстанавливать повреждённые надписи, определять их происхождение и точно датировать. Обученная на огромном наборе греческих надписей, Ithaca восстанавливает тексты с точностью 62% и определяет их возраст с погрешностью до 30 лет. ИИ меняет исторические исследования, позволяя учёным точнее изучать ключевые периоды истории Греции. В сочетании с опытом специалистов системы ИИ могут значительно повысить точность восстановления текстов.

Рис. 6. Пример восстановленной надписи, датируемой 485/4 годом до н. э.

Плюсы и минусы применения ИИ в археологии#

ИИ приносит археологии много пользы и помогает археологам обнаруживать закономерности и получать данные, которые иначе могли бы остаться незамеченными. Вот некоторые ключевые преимущества ИИ в археологии:

• Повышает точность идентификации и классификации артефактов.
• Снижает вероятность человеческой ошибки и повышает точность интерпретаций.
• Помогает основывать выводы на надежных данных, а не на личных предубеждениях.
• ИИ помогает создавать подробные записи об артефактах, которыми можно делиться по всему миру.
• Современные решения упрощают сотрудничество между исследователями и помогают сохранять ценное культурное наследие для будущих поколений.

Несмотря на множество преимуществ, использование ИИ в археологии связано и с трудностями. Вот некоторые ключевые проблемы:

• Цифровые инструменты могут отодвинуть традиционные археологические методы на второй план.
• Практические навыки и методы, которые развивались веками, могут утратить свое значение.
• Этические вопросы, например защита культурного наследия и прав коренных народов, требуют тщательного рассмотрения.
• Чрезмерная зависимость от технологий может ослабить критическое мышление и творческий подход, которые привносят в археологию специалисты.

В целом важно найти баланс, при котором ИИ поддерживает традиционные археологические практики, а не заменяет их. Для этого необходимо открытое общение между специалистами по ИИ и археологами.

Что нужно учитывать при внедрении ИИ в археологию?#

Интеграция ИИ в археологию требует тщательного планирования, чтобы новые инструменты дополняли традиционные методы, а не заменяли их. Для успешного внедрения ИИ в археологические исследования важно выполнить несколько ключевых шагов. Сначала определи четкие цели применения ИИ: например, ускорить анализ данных, улучшить классификацию артефактов или упростить картографирование памятников. Конкретные цели помогут выбрать подходящие для твоих исследований инструменты ИИ.

При выборе инструментов ИИ учитывай, насколько хорошо они подходят для твоих археологических задач. В идеале инструменты должны масштабироваться, справляться с растущими объёмами данных и быть удобными, чтобы археологи могли эффективно ими пользоваться без глубоких технических знаний. Также важно учитывать экономическую эффективность: внедрение и обслуживание решений на основе ИИ могут обходиться дорого.

Подведем итоги#

ИИ меняет археологию, делая её быстрее, точнее и доступнее. Анализируя большие объёмы данных, обнаруживая скрытые памятники и восстанавливая древние артефакты, ИИ совершенствует способы исследования и понимания прошлого. Благодаря быстрой и точной обработке информации археологи могут делать открытия, на которые традиционными методами уходили годы. По мере развития ИИ его потенциал для новых исторических открытий становится всё значительнее. Будущее археологии выглядит многообещающим: ИИ будет играть важную роль в сохранении нашего культурного наследия и углублении знаний о древних цивилизациях.

Узнай больше об ИИ в нашем репозитории на GitHub и присоединяйся к нашему сообществу. На страницах наших решений изучи применение ИИ в производстве и сельском хозяйстве.