AI trong khảo cổ học mở đường cho những khám phá mới

Khảo cổ học, ngành nghiên cứu lịch sử cổ đại thông qua việc khai quật và phân tích các hiện vật, thường đối mặt với nhiều thách thức như các khu vực khám phá rộng lớn và bản chất mỏng manh của các hiện vật. Các phương pháp truyền thống có thể tiêu tốn thời gian và thậm chí bỏ lỡ các địa điểm hoặc kho báu ẩn giấu. Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể can thiệp để hỗ trợ việc này. Ví dụ, một đột phá gần đây tại Bán đảo Yucatan đã sử dụng deep learning để khám phá hơn 60.000 địa điểm khảo cổ Maya cổ đại trước đây chưa từng được biết đến, vốn bị che giấu dưới lớp thực vật dày đặc.

Đặc biệt, computer vision có thể hỗ trợ các nhà khảo cổ phân tích hình ảnh để detect các hiện vật và lập bản đồ các địa điểm cổ đại một cách chính xác. Image analysis có thể giúp khám phá các mô hình ẩn trong cảnh quan hoặc thậm chí ghép các hiện vật bị vỡ lại với nhau để tăng tốc độ khám phá và bảo tồn ngay cả những chi tiết nhỏ nhất trong lịch sử và văn hóa của chúng ta. Các nhà khảo cổ đang mở ra những phương thức khám phá quá khứ dựa trên AI mới, nhanh hơn, chính xác hơn và giàu thông tin hơn bao giờ hết.

Link to this sectionSự phát triển của các kỹ thuật khảo cổ dựa trên AI#

AI bắt đầu tạo ra những làn sóng trong khảo cổ học vào cuối thế kỷ 20, nhờ vào những tiến bộ trong phân tích dữ liệu. Đến thập niên 1990, các nhà khảo cổ bắt đầu sử dụng machine learning và khai phá dữ liệu để phân tích khối lượng thông tin khổng lồ mà họ thu thập được. Một trong những thành công lớn đầu tiên là việc sử dụng AI để predict vị trí các địa điểm khảo cổ có thể xuất hiện dựa trên các mô hình dữ liệu lịch sử và địa lý, từ đó thay đổi cách thức lập kế hoạch khai quật.

Một ví dụ ban đầu về vai trò ngày càng tăng của AI trong khảo cổ học là công trình của Iconem, một công ty có trụ sở tại Paris được thành lập vào năm 2010. Iconem sử dụng drone và AI để tạo ra các mô hình kỹ thuật số 3D của các địa danh lịch sử bị đe dọa bởi chiến tranh, xung đột và sự phân hủy tự nhiên. Bằng cách ghi lại hàng ngàn hình ảnh, Iconem đã tư liệu hóa các địa điểm tại hơn 20 quốc gia, bao gồm tàn tích cổ đại Pompeii, các thành phố Assyria ở Iraq và các tu viện Phật giáo ở Afghanistan. Những công trình bảo tồn kỹ thuật số này là nguồn tài nguyên quý giá cho giáo dục và nghiên cứu, đặc biệt là đối với các địa điểm khó tiếp cận hoặc đã bị hư hại.

Hình 1. Mô hình 3D của Palmyra, Syria, do Iconem thực hiện trước khi bị phá hủy vào năm 2015.

Đến năm 2021, AI thậm chí còn được sử dụng để phục chế các hiện vật cổ đại. Các dự án như sáng kiến RePAIR ở Ý đã sử dụng robot để cẩn thận ghép các mảnh vỡ mỏng manh từ những địa điểm như Pompeii. Ngày nay, vai trò của AI trong khảo cổ học vẫn tiếp tục mở rộng, hỗ trợ các nhiệm vụ như giải mã các văn bản cổ và phân tích hình ảnh vệ tinh. AI đã trở thành một công cụ thiết yếu trong việc khám phá và bảo tồn lịch sử của chúng ta.

Link to this sectionCách computer vision được ứng dụng trong khảo cổ học#

Computer vision là một nhánh của AI cho phép máy tính hiểu và diễn giải dữ liệu thị giác. Trong khảo cổ học, computer vision giúp các nhà nghiên cứu phân tích hiện vật, lập bản đồ các địa điểm cổ đại và thậm chí tái tạo các cấu trúc lịch sử. Bằng cách xử lý hình ảnh và video sử dụng deep learning, computer vision có thể trích xuất những thông tin chuyên sâu giúp việc bảo tồn và diễn giải các phát hiện khảo cổ trở nên dễ dàng hơn.

Link to this sectionPhân tích hiện vật bằng computer vision#

Các nhà khảo cổ thường tìm thấy hàng ngàn mảnh vỡ như đồ gốm, xương và các vật liệu khác trong quá trình khai quật. Theo truyền thống, việc nhận diện và phân loại các mảnh vỡ này tốn rất nhiều thời gian và kiến thức chuyên môn. Tuy nhiên, với computer vision, quá trình này có thể được tự động hóa. Ví dụ, dự án Arch-I-Scan tại Đại học Leicester sử dụng nhận dạng hình ảnh và machine learning để tự động nhận diện và ghi chép chi tiết các mảnh gốm vỡ. Hệ thống có thể phân tích ảnh chụp từ các thiết bị cầm tay và phân loại hiện vật theo kích thước, hình dạng, thiết kế và kết cấu.

Hình 2. Arch-I-Scan có thể giúp nhận diện và ghi chép chi tiết các mảnh gốm vỡ.

Link to this sectionLập bản đồ các địa điểm khảo cổ dựa trên thị giác#

AI đặc biệt hữu ích trong các giai đoạn đầu của các dự án khảo cổ. Nó có thể giúp xác định các địa điểm khảo cổ tiềm năng trước khi bất kỳ công việc đào bới nào bắt đầu và giảm thiểu rủi ro làm hư hại các khu vực lịch sử. Bằng cách xử lý hình ảnh trên không hoặc vệ tinh, các mô hình computer vision như Ultralytics YOLOv8 có thể sử dụng object detection để phát hiện các địa điểm bị chôn vùi. YOLOv8 có thể được huấn luyện để phát hiện những thay đổi tinh vi trong cảnh quan có thể gợi ý về sự hiện diện của các cấu trúc bị chôn vùi, như tường thành cổ, đường xá hoặc các tòa nhà. Trên thực tế, những biến đổi nhỏ về màu sắc đất, sự phát triển của thực vật hoặc kết cấu mặt đất thậm chí có thể chỉ ra các tàn tích dưới lòng đất.

Hình 3. Sử dụng AI để xác định các vị trí khai quật (Nguồn: ArchAI).

Một ví dụ điển hình cho việc này là trường hợp nghiên cứu tại khu vực Alto Minho của Bồ Đào Nha. Các nhà nghiên cứu đã phát triển một mô hình AI được huấn luyện trên các gò chôn cất đã được chú thích, sử dụng kỹ thuật gọi là data augmentation, giúp mở rộng tập dữ liệu bằng cách tạo ra các ví dụ huấn luyện mới tương tự. Hệ thống AI có thể gợi ý các vị trí gò chôn cất mới tiềm năng. Mặc dù gặp thách thức về tỷ lệ dương tính giả do góc nhìn từ trên không của dữ liệu LiDAR, phương pháp này đã đạt tỷ lệ thành công 72,53% sau khi được chuyên gia thẩm định.

Link to this sectionTái tạo 3D các hiện vật cổ đại#

Các nhà khảo cổ thường tìm thấy các mảnh vỡ thay vì các hiện vật nguyên vẹn trong các cuộc khai quật. Theo truyền thống, việc ghép các mảnh này lại với nhau là một công việc chậm chạp và tỉ mỉ. Tuy nhiên, việc tái tạo 3D với sự hỗ trợ của AI nhanh hơn nhiều. Sử dụng các mô hình 3D kỹ thuật số, các thuật toán có thể phân tích hình dạng của các mảnh vỡ và tái tạo chính xác các hiện vật gốc. Quá trình này giúp tiết kiệm thời gian và cung cấp các phép đo chính xác cùng sự hiểu biết sâu sắc hơn về các hiện vật, từ đó mang lại cái nhìn rõ nét hơn về các nền văn hóa đã tạo ra chúng.

Hình 4. Tái tạo 3D các mảnh vỡ.

Link to this sectionAI trong khảo cổ học dưới nước#

Một lĩnh vực thú vị của AI trong việc khám phá quá khứ là khảo cổ học underwater. Tại Baiae, một thành phố La Mã bị chìm ngoài khơi bờ biển Ý, AI đang hỗ trợ giám sát và bảo tồn các tàn tích cổ đại dưới đáy biển. WSense, một startup chuyên về truyền thông dưới nước, đã phát triển một mạng lưới các modem và cảm biến âm thanh được vận hành bởi AI. Các hệ thống này thích ứng với điều kiện biển thay đổi trong thời gian thực và truyền dữ liệu môi trường. Chúng giúp việc giám sát địa điểm từ xa trở nên khả thi, hỗ trợ các thợ lặn giao tiếp và định hướng dưới nước, và thậm chí có thể sớm được cung cấp cho khách du lịch thông qua các máy tính bảng thông minh tương tác.

Hình 5. Các thợ lặn khám phá tàn tích dưới nước tại Baiae ở Naples, Ý.

Link to this sectionSử dụng AI để hiểu các văn bản cổ#

AI cũng đang đạt được những bước tiến trong việc giải mã các văn bản cổ. Ithaca của DeepMind, một công cụ tiên tiến, sử dụng deep learning để phục hồi các bản khắc bị hư hại, xác định nguồn gốc và định tuổi chúng một cách chính xác. Được huấn luyện trên một dataset khổng lồ về các bản khắc tiếng Hy Lạp, Ithaca có thể phục hồi văn bản với độ chính xác 62% và xác định niên đại trong khoảng 30 năm so với tuổi thực. AI đang định nghĩa lại nghiên cứu lịch sử bằng cách cho phép các học giả xem xét lại các thời kỳ quan trọng trong lịch sử Hy Lạp với độ chính xác cao hơn. Khi kết hợp với chuyên môn của con người, các hệ thống AI có thể cải thiện đáng kể độ chính xác trong việc phục hồi văn bản.

Hình 6. Ví dụ về một bản khắc được phục hồi có niên đại từ năm 485/4 TCN.

Link to this sectionƯu điểm và nhược điểm của việc sử dụng AI trong khảo cổ học#

AI mang lại nhiều lợi ích cho lĩnh vực khảo cổ học và có thể giúp các nhà khảo cổ khám phá các mô hình và thông tin chuyên sâu mà nếu không có nó thì có thể đã bị bỏ lỡ. Dưới đây là một số lợi ích chính của AI trong khảo cổ học:

• Cải thiện độ chính xác trong việc nhận diện và phân loại hiện vật.
• Giảm thiểu lỗi do con người, dẫn đến các diễn giải chính xác hơn.
• Đảm bảo các kết quả nghiên cứu dựa trên dữ liệu vững chắc thay vì những thiên kiến cá nhân.
• AI giúp tạo ra các hồ sơ chi tiết về hiện vật có thể được chia sẻ trên toàn thế giới.
• Các đổi mới thông minh giúp các nhà nghiên cứu cộng tác dễ dàng hơn và bảo tồn lịch sử văn hóa quý giá cho các thế hệ tương lai.

Mặc dù có nhiều lợi ích, vẫn có những thách thức liên quan đến việc dựa vào AI trong khảo cổ học. Dưới đây là một số thách thức chính của AI trong khảo cổ học:

• Các công cụ kỹ thuật số có thể làm lu mờ các phương pháp khảo cổ truyền thống.
• Các kỹ năng và kỹ thuật thực hành được phát triển qua nhiều thế kỷ có thể đánh mất tầm quan trọng của chúng.
• Những lo ngại về đạo đức, như việc bảo vệ di sản văn hóa và quyền của người bản địa, cần được cân nhắc kỹ lưỡng.
• Việc quá phụ thuộc vào công nghệ có thể làm giảm tư duy phản biện và khả năng sáng tạo mà chuyên môn của con người mang lại cho khảo cổ học.

Nhìn chung, điều quan trọng là phải tạo ra sự cân bằng để hỗ trợ thay vì thay thế các thực tiễn khảo cổ truyền thống. Việc giao tiếp cởi mở giữa các chuyên gia AI và các nhà khảo cổ là rất cần thiết để duy trì sự cân bằng này.

Link to this sectionNhững yếu tố nào ảnh hưởng đến việc triển khai AI trong khảo cổ học?#

Việc tích hợp AI vào khảo cổ học đòi hỏi sự lập kế hoạch cẩn thận để đảm bảo nó bổ sung thay vì thay thế các phương pháp truyền thống. Để đưa các công cụ AI vào nghiên cứu khảo cổ một cách thành công, cần tuân theo một vài bước quan trọng. Đầu tiên, hãy đặt mục tiêu rõ ràng cho việc sử dụng AI, cho dù là để tăng tốc phân tích dữ liệu, cải thiện việc classification hiện vật hay hỗ trợ lập bản đồ địa điểm. Việc có các mục tiêu cụ thể giúp bạn chọn đúng công cụ AI cho nhu cầu nghiên cứu của mình.

Sau đó, khi chọn các công cụ AI, hãy cân nhắc mức độ phù hợp của chúng với các mục tiêu khảo cổ của bạn. Các công cụ này lý tưởng nhất là nên có khả năng mở rộng, có thể xử lý lượng dữ liệu ngày càng lớn và thân thiện với người dùng để các nhà khảo cổ có thể sử dụng chúng một cách hiệu quả mà không cần kiến thức kỹ thuật sâu rộng. Cũng rất quan trọng khi cân nhắc đến hiệu quả chi phí, vì các giải pháp AI có thể tốn kém để triển khai và duy trì.

Link to this sectionTổng kết lại các phát hiện của chúng tôi#

AI đang thay đổi bộ mặt của khảo cổ học, giúp cho ngành này trở nên nhanh hơn, chính xác hơn và dễ tiếp cận hơn. Bằng cách phân tích khối lượng dữ liệu lớn, khám phá các địa điểm ẩn giấu và phục hồi các hiện vật cổ đại, AI đang nâng cao cách chúng ta khám phá và hiểu về quá khứ. Khả năng xử lý thông tin nhanh chóng và chính xác của nó cho phép các nhà khảo cổ thực hiện những khám phá mà trước đây mất nhiều năm mới đạt được bằng các phương pháp truyền thống. Khi AI tiếp tục phát triển, tiềm năng của nó trong việc tiết lộ nhiều hơn về lịch sử của chúng ta là không giới hạn. Tương lai của khảo cổ học có vẻ đầy hứa hẹn, với AI đóng vai trò quan trọng trong việc bảo tồn di sản văn hóa và làm sâu sắc thêm sự hiểu biết của chúng ta về các nền văn minh cổ đại.

Để tìm hiểu thêm về AI, hãy ghé thăm GitHub repository của chúng tôi và tham gia cùng cộng đồng của chúng tôi. Khám phá các ứng dụng AI trong manufacturing và agriculture trên các trang giải pháp của chúng tôi. 🚀