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

Khảo cổ học, ngành nghiên cứu lịch sử cổ đại thông qua khai quật và phân tích cổ vật, thường đối mặt với những thách thức như khu vực cần khảo sát rộng lớn và cổ vật dễ vỡ. Các phương pháp truyền thống có thể tốn thời gian, thậm chí khiến những địa điểm hoặc kho báu bị chôn vùi bị bỏ sót. Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể hỗ trợ giải quyết vấn đề này. Chẳng hạn, một đột phá gần đây tại bán đảo Yucatan đã sử dụng deep learning để phát hiện hơn 60.000 địa điểm khảo cổ Maya cổ đại chưa từng được biết đến, ẩn dưới thảm thực vật rậm rạp.

Đặc biệt, thị giác máy tính có thể giúp các nhà khảo cổ phân tích hình ảnh để phát hiện cổ vật và lập bản đồ chính xác các di chỉ cổ đại. Phân tích hình ảnh có thể giúp khám phá những mô hình ẩn trong cảnh quan hoặc thậm chí ghép nối các cổ vật vỡ, đẩy nhanh quá trình khám phá và bảo tồn cả những chi tiết nhỏ nhất trong lịch sử và văn hóa. Các nhà khảo cổ đang khai mở những phương thức khám phá quá khứ mới dựa trên AI, nhanh hơn, chính xác hơn và giàu thông tin chuyên sâu hơn bao giờ hết.

Sự phát triển của các kỹ thuật khảo cổ học ứng dụng AI#

AI bắt đầu tạo tiếng vang trong lĩnh vực khảo cổ học vào cuối thế kỷ 20 nhờ 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 lượng thông tin khổng lồ họ thu thập được. Một trong những thành công lớn đầu tiên là dùng AI để dự đoán vị trí có thể có di chỉ khảo cổ dựa trên các mô hình dữ liệu lịch sử và địa lý, qua đó thay đổi cách 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 năm 2010. Iconem sử dụng drone và AI để tạo các mô hình kỹ thuật số 3D về những địa danh lịch sử đang bị chiến tranh, xung đột và sự xuống cấp tự nhiên đe dọa. Bằng cách ghi lại hàng nghìn hình ảnh, Iconem đã lập hồ sơ các di chỉ tại hơn 20 quốc gia, bao gồm tàn tích cổ đại ở Pompeii, các thành phố Assyria tại Iraq và những tu viện Phật giáo ở Afghanistan. Các bản lưu trữ kỹ thuật số này là nguồn tài nguyên quý giá cho giáo dục và nghiên cứu, đặc biệt đối với những di chỉ khó tiếp cận hoặc đã bị hư hại.

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

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

Thị giác máy tính được ứng dụng trong khảo cổ học như thế nào#

Thị giác máy tính là một nhánh của AI cho phép máy tính hiểu và diễn giải dữ liệu hình ảnh. Trong khảo cổ học, thị giác máy tính giúp các nhà nghiên cứu phân tích hiện vật, lập bản đồ các di chỉ cổ đại và thậm chí tái dựng công trình lịch sử. Bằng cách xử lý hình ảnh và video bằng deep learning, thị giác máy tính có thể trích xuất thông tin chuyên sâu, giúp bảo tồn và diễn giải các phát hiện khảo cổ dễ dàng hơn.

Phân tích hiện vật bằng thị giác máy tính#

Trong quá trình khai quật, các nhà khảo cổ thường tìm thấy hàng nghìn mảnh vỡ như đồ gốm, xương và các vật liệu khác. Theo cách truyền thống, việc nhận dạng và lập danh mục các mảnh này đòi hỏi nhiều thời gian và kiến thức chuyên môn. Tuy nhiên, thị giác máy tính có thể tự động hóa quy trình này. Chẳng hạn, dự án Arch-I-Scan tại Đại học Leicester sử dụng nhận dạng hình ảnh và machine learning để tự động nhận dạng và ghi lại thông tin chi tiết về các mảnh gốm. Hệ thống có thể phân tích ảnh chụp từ thiết bị cầm tay và phân loại hiện vật theo kích thước, hình dạng, kiểu trang trí và kết cấu.

Hình 2. Arch-I-Scan có thể giúp nhận dạng và ghi lại thông tin chi tiết về di vật đồ gốm.

Lập bản đồ di chỉ khảo cổ dựa trên thị giác#

AI đặc biệt hữu ích trong giai đoạn đầu của các dự án khảo cổ. Công nghệ này có thể giúp xác định các địa điểm khảo cổ tiềm năng trước khi bắt đầu đào bới và giảm nguy cơ làm hư hại các khu vực lịch sử. Bằng cách xử lý ảnh hàng không hoặc ảnh vệ tinh, các model thị giác máy tính như Ultralytics YOLOv8 có thể dùng phát hiện đối tượng để phát hiện các di chỉ bị chôn vùi. Có thể huấn luyện YOLOv8 để phát hiện những thay đổi nhỏ trong cảnh quan, vốn có thể gợi ý sự hiện diện của các công trình bị chôn vùi như tường, đường hoặc tòa nhà cổ. Trên thực tế, những biến đổi nhỏ về màu đất, sự phát triển của thảm thực vật hoặc kết cấu mặt đất thậm chí có thể chỉ ra tàn tích dưới lòng đất.

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

Một ví dụ điển hình là nghiên cứu tình huống tại vùng Alto Minho của Bồ Đào Nha. Các nhà nghiên cứu phát triển một model AI được huấn luyện trên các gò mộ đã gán nhãn bằng kỹ thuật gọi là tăng cường dữ liệu, giúp mở rộng dataset bằng cách tạo ra các mẫu huấn luyện mới tương tự. Hệ thống AI có thể đề xuất vị trí mới có khả năng là gò mộ. Dù gặp thách thức về kết quả dương tính giả do góc nhìn trên không của dữ liệu LiDAR, phương pháp này đạt tỷ lệ thành công 72.53% sau khi được chuyên gia xác thực.

Tái dựng 3D cổ vật#

Trong quá trình khai quật, các nhà khảo cổ thường tìm thấy những mảnh vỡ thay vì cổ vật còn nguyên vẹn. Theo phương pháp truyền thống, việc ghép những mảnh này lại với nhau là công việc chậm chạp và tỉ mỉ. Tuy nhiên, tái tạo 3D có hỗ trợ AI nhanh hơn nhiều. Sử dụng các model 3D kỹ thuật số, thuật toán có thể phân tích hình dạng các mảnh vỡ và tái dựng chính xác cổ vật ban đầu. Quy trình này tiết kiệm thời gian, cung cấp số đo chính xác và giúp hiểu rõ hơn về cổ vật, từ đó mang lại hiểu biết sâu sắc hơn về các nền văn hóa đã tạo ra chúng.

Hình 4. Tái dựng 3D các mảnh vỡ.

AI trong khảo cổ học dưới nước#

Một lĩnh vực thú vị trong ứng dụng AI để khám phá quá khứ là khảo cổ học dưới nước. Tại Baiae, một thành phố La Mã chìm ngoài khơi Italy, AI đang hỗ trợ giám sát và bảo tồn những tàn tích cổ dưới biển. WSense, startup chuyên về truyền thông dưới nước, đã phát triển mạng lưới modem âm học và cảm biến sử dụng AI. Các hệ thống này thích ứng với điều kiện biển thay đổi theo thời gian thực và truyền dữ liệu môi trường. Chúng giúp giám sát địa điểm từ xa, hỗ trợ thợ lặn liên lạc và định hướng dưới nước, và thậm chí có thể sớm được cung cấp cho khách du lịch thông qua máy tính bảng thông minh tương tác.

Hình 5. Thợ lặn khám phá tàn tích dưới nước tại Baiae ở Naples, Italy.

Sử dụng AI để tìm hiểu văn bản cổ#

AI cũng đang tạo bước tiến trong việc giải mã văn bản cổ. Ithaca của DeepMind sử dụng deep learning để phục hồi các dòng chữ khắc bị hư hại, xác định nguồn gốc và định niên đại chính xác. Được huấn luyện trên một dataset khổng lồ gồm các văn khắc Hy Lạp, Ithaca có thể phục hồi văn bản với độ chính xác 62% và định niên đại trong phạm vi 30 năm so với tuổi thực. AI đang định nghĩa lại nghiên cứu lịch sử bằng cách giúp các học giả xem xét lại những giai đoạn then chốt 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 của việc phục hồi văn bản.

Hình 6. Ví dụ về dòng chữ khắc được phục hồi, có niên đại từ năm 485/4 TCN.

Ưu và nhược điểm của việc sử dụng AI trong khảo cổ học#

AI mang lại nhiều lợi ích cho ngành khảo cổ học và có thể giúp các nhà khảo cổ phát hiện những mẫu và thông tin chuyên sâu mà nếu không có AI, họ có thể bỏ sót. Sau đây là một số lợi ích chính của AI trong khảo cổ học:

• Cải thiện độ chính xác khi nhận dạng và phân loại hiện vật.
• Giảm lỗi do con người, giúp diễn giải chính xác hơn.
• Đảm bảo các phát hiện dựa trên dữ liệu đáng tin cậy thay vì thiên kiến cá nhân.
• AI giúp tạo hồ sơ chi tiết về hiện vật để chia sẻ trên toàn thế giới.
• Các đổi mới thông minh giúp nhà nghiên cứu cộng tác dễ dàng hơn và bảo tồn lịch sử văn hóa quý giá cho các thế hệ tương lai.

Bên cạnh nhiều lợi ích, việc phụ thuộc vào AI trong khảo cổ học cũng đi kèm một số thách thức. Sau đây là những thách thức chính của AI trong khảo cổ học:

• Các công cụ kỹ thuật số có thể lấn át những phương pháp khảo cổ truyền thống.
• Các kỹ năng thực hành và kỹ thuật được phát triển qua nhiều thế kỷ có thể mất đi tầm quan trọng.
• Các mối quan ngại về đạo đức, chẳng hạn như bảo vệ di sản văn hóa và quyền của người bản địa, cần được cân nhắc cẩn thận.
• Phụ thuộc quá mức vào công nghệ có thể làm giảm tư duy phản biện và khả năng sáng tạo mà chuyên môn của con người đóng góp cho khảo cổ học.

Nhìn chung, điều quan trọng là tìm được sự cân bằng để hỗ trợ chứ không thay thế các hoạt động khảo cổ truyền thống. Giao tiếp cởi mở giữa chuyên gia AI và nhà khảo cổ là yếu tố thiết yếu để duy trì sự cân bằng đó.

Cần cân nhắc những yếu tố nào khi triển khai AI trong khảo cổ học?#

Tích hợp AI vào khảo cổ học đòi hỏi phải lập kế hoạch cẩn thận để đảm bảo AI bổ trợ chứ không thay thế các phương pháp truyền thống. Để đưa thành công các công cụ AI vào nghiên cứu khảo cổ, cần thực hiện một số bước quan trọng. Trước tiên, hãy đặt ra mục tiêu rõ ràng khi sử dụng AI, chẳng hạn như tăng tốc phân tích dữ liệu, cải thiện phân loại hiện vật hoặc hỗ trợ lập bản đồ di chỉ. Mục tiêu cụ thể giúp bạn chọn đúng công cụ AI cho nhu cầu nghiên cứu.

Tiếp theo, khi lựa chọn công cụ AI, hãy cân nhắc mức độ phù hợp của công cụ với mục tiêu khảo cổ học. Lý tưởng nhất là các công cụ cần có khả năng mở rộng, xử lý được lượng dữ liệu ngày càng tăng và dễ sử dụng để các nhà khảo cổ có thể vận hành hiệu quả mà không cần kiến thức kỹ thuật chuyên sâu. Việc cân nhắc hiệu quả chi phí cũng rất quan trọng, vì các giải pháp AI có thể tốn kém khi triển khai và bảo trì.

Tổng kết các phát hiện#

AI đang thay đổi diện mạo ngành khảo cổ học, giúp công việc nhanh hơn, chính xác hơn và dễ tiếp cận hơn. Bằng cách phân tích lượng dữ liệu lớn, khám phá các di chỉ ẩn và phục chế cổ vật, AI đang nâng cao cách chúng ta khám phá và tìm hiểu quá khứ. Khả năng xử lý thông tin nhanh chóng và chính xác giúp các nhà khảo cổ thực hiện những khám phá mà trước đây phải mất nhiều năm với các phương pháp truyền thống. Khi AI tiếp tục phát triển, tiềm năng khám phá thêm nhiều điều về lịch sử của chúng ta là rất lớn. Tương lai của ngành khảo cổ học đầy hứa hẹn, với AI đóng vai trò then chốt trong việc bảo tồn di sản văn hóa và đào sâu hiểu biết của chúng ta về các nền văn minh cổ đại.

Để tìm hiểu thêm về AI, hãy truy cập kho lưu trữ GitHub và tham gia cộng đồng của chúng tôi. Khám phá các ứng dụng AI trong lĩnh vực sản xuất và nông nghiệp trên các trang giải pháp của chúng tôi.