Ứng dụng 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 các hiện vật, thường phải đối mặt với những thách thức như diện tích khám phá rộng lớn và tính chất dễ vỡ của các hiện vật. Các phương pháp truyền thống có thể tốn thời gian và thậm chí bỏ qua các địa điểm hoặc kho báu tiềm ẩn. Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể can thiệp để giúp giải quyết vấn đề này. Ví dụ, một đột phá gần đây ở Bán đảo Yucatan đã sử dụng học sâu để khám phá hơn 60.000 di tích khảo cổ Maya cổ đại chưa từng được biết đến trước đây, vốn bị che giấu dưới lớp thảm thực vật dày đặc.

Đặc biệt, thị giác máy tính có thể giúp các nhà khảo cổ học phân tích hình ảnh để phát hiện các hiện vật và lập bản đồ chính xác các địa điểm cổ. Phân tích hình ảnh có thể giúp khám phá các mẫu ẩn trong cảnh quan hoặc thậm chí ghép các hiện vật bị vỡ để đẩy nhanh các 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 học đang mở ra những cách thức khám phá quá khứ do AI điều khiển mới, nhanh hơn, chính xác hơn và sâu sắc hơn bao giờ hết.

Sự phát triển của các kỹ thuật khảo cổ học dựa trên AI 

AI bắt đầu tạo nên làn sóng trong khảo cổ học vào cuối thế kỷ 20, nhờ những tiến bộ trong phân tích dữ liệu. Đến những năm 1990, các nhà khảo cổ học bắt đầu sử dụng máy học và khai thác dữ liệu để phân tích lượng lớn thông tin mà họ thu thập được. Một trong những thành công lớn đầu tiên là sử dụng AI để dự đoán vị trí có thể có của các địa điểm khảo cổ dựa trên các mẫu dữ liệu lịch sử và địa lý, 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 việc của Iconem, một công ty có trụ sở tại Paris được thành lập vào năm 2010. Iconem sử dụng máy bay không người lái và AI để tạo ra các mô hình kỹ thuật số 3D về các địa danh lịch sử bị đe dọa bởi chiến tranh, xung đột và sự suy tàn tự nhiên. Bằng cách chụp hàng nghìn hình ảnh, Iconem đã ghi lại các địa điểm ở hơn 20 quốc gia, bao gồm tàn tích cổ đại của Pompeii, các thành phố Assyria ở Iraq và các tu viện Phật giáo ở Afghanistan. Những bảo tồn kỹ thuật số này là nguồn tài nguyên quý giá cho giáo dục và nghiên cứu, đặc biệt đối với những địa điểm khó tiếp cận hoặc đã bị hư hại.

‍

Đến năm 2021, AI thậm chí còn được sử dụng để phục hồi các cổ vật. Các dự án như sáng kiến RePAIR ở Ý đã sử dụng robot để cẩn thận ghép các vật phẩm dễ vỡ từ những nơi như Pompeii. Ngày nay, vai trò của AI trong khảo cổ học 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.

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

Thị giác máy tính là một nhánh của AI cho phép máy tính hiểu và diễn giải dữ liệu trực quan. Trong khảo cổ học, thị giác máy tính giúp các nhà nghiên cứu phân tích các 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 bằng deep learning, thị giác máy tính có thể trích xuất những thông tin chi tiết giúp việc bảo tồn và giải thích các phát hiện khảo cổ trở nên dễ dàng hơn.

Phân tích các hiện vật bằng thị giác máy tính

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 xác định và lập danh mục các mảnh này tốn rất nhiều thời gian và đòi hỏi kiến thức chuyên môn. Tuy nhiên, với thị giác máy tính, quy 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 máy học để tự động xác định và ghi lại chi tiết của các mảnh gốm. Hệ thống có thể phân tích ảnh từ các thiết bị cầm tay và phân loại các hiện vật theo kích thước, hình dạng, thiết kế và kết cấu.

‍

Lập bản đồ các địa điểm khảo cổ dựa trên Vision

AI đặc biệt hữu ích trong giai đoạn đầu của các dự án khảo cổ. Nó có thể giúp xác định các địa điểm khảo cổ tiềm năng trước khi bắt đầu bất kỳ cuộc khai quật nào và giảm nguy cơ gây hại cho các khu vực lịch sử. Bằng cách xử lý hình ảnh trên không hoặc vệ tinh, các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLOv8 có thể sử dụng object detection (phát hiện đối tượng) để phát hiện các địa điểm bị chôn vùi. YOLOv8 có thể được huấn luyện để phát hiện những thay đổi nhỏ trên cảnh quan có thể gợi ý sự hiện diện của các công trình bị chôn vùi, chẳng hạn như tường, đường hoặc tòa nhà cổ. Trên thực tế, những thay đổi nhỏ về màu đất, sự phát triển của thảm thực vật hoặc kết cấu mặt đất thậm chí có thể cho thấy các di tích dưới lòng đất.

‍

Một ví dụ điển hình về điều này là một nghiên cứu điển hình ở 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 được chú thích bằng một kỹ thuật gọi là tăng cường dữ liệu (data augmentation), giúp mở rộng tập dữ liệu bằng cách tạo ra các ví dụ huấn luyện tương tự mới. Hệ thống AI có thể gợi ý các vị trí gò chôn cất mới tiềm năng. Mặc dù gặp phải thách thức về dương tính giả do góc nhìn từ trên không của dữ liệu LiDAR, nhưng phương pháp này đã đạt được tỷ lệ thành công 72,53% sau khi được các chuyên gia xác thực.

Tái tạo 3D các cổ vật

Trong quá trình khai quật, các nhà khảo cổ thường tìm thấy các mảnh vỡ hơn là các hiện vật nguyên vẹn. Theo truyền thống, việc ghép các mảnh vỡ 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. Bằng cách 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 ban đầu. Quá trình này giúp tiết kiệm thời gian, cung cấp các phép đo chính xác và hiểu rõ hơn về các hiện vật, từ đó mang lại những hiểu biết sâu sắc hơn về các nền văn hóa đã tạo ra chúng.

‍

Ứng dụng AI trong khảo cổ học dưới nước

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

‍

Sử dụng AI để hiểu các văn bản cổ

AI cũng đang đạt được những tiến bộ trong việc giải mã các văn bản cổ. Ithaca của DeepMind, một công cụ tiên tiến, sử dụng deep learning để khôi phục các dòng chữ bị hư hại, xác định nguồn gốc và xác định niên đại của chúng một cách chính xác. Được đào tạo trên một tập dữ liệu (dataset) lớn các dòng chữ Hy Lạp, Ithaca có thể khôi phục văn bản với độ chính xác 62% và xác định niên đại của chúng trong vòng 30 năm so với tuổi thật. AI đang định nghĩa lại nghiên cứu lịch sử bằng cách cho phép các học giả xem xét lại các giai đoạn quan trọng trong lịch sử Hy Lạp với độ chính xác cao hơn. Khi kết hợp với kiến thức chuyên môn của con người, các hệ thống AI có thể cải thiện đáng kể độ chính xác của việc phục hồi văn bản.

‍

Ưu 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 học khám phá ra các mô hình và hiểu biết mà nếu không có AI thì có thể bị bỏ lỡ. Dưới đây là một số lợi ích chính của AI trong khảo cổ học:

• Cải thiện độ chính xác trong việc xác định và phân loại các hiện vật.
  ‍
• Giảm thiểu sai sót do con người, dẫn đến các diễn giải chính xác hơn.
  ‍
• Đảm bảo các phát hiện dựa trên dữ liệu xác thực thay vì thành kiến cá nhân.
  ‍
• AI giúp tạo ra các bản ghi chi tiết về các hiện vật có thể được chia sẻ trên toàn thế giới.
  ‍
• Các cải tiến thông minh giúp các nhà nghiên cứu dễ dàng cộng tác và bảo tồn lịch sử văn hóa có giá trị cho các thế hệ tương lai.

Mặc dù có nhiều lợi ích, nhưng cũng 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 mất đi tầm quan trọng.
  ‍
• Các lo ngại về đạo đức (Ethical concerns), chẳng hạn như bảo vệ di sản văn hóa và quyền của người bản địa, cần được xem xét cẩn thận.
  ‍
• Sự phụ thuộc quá mức vào công nghệ có thể làm giảm khả năng tư duy phản biện và sáng tạo mà chuyên môn của con người đóng góp vào khảo cổ học.

Nhìn chung, điều quan trọng là phải đạt được sự cân bằng hỗ trợ hơn là thay thế các hoạt động khảo cổ truyền thống. Giao tiếp cởi mở giữa các chuyên gia AI và các nhà khảo cổ học là điều cần thiết để duy trì sự cân bằng.

Những yếu tố nào ảnh hưởng đến việc 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 nó bổ sung chứ không thay thế các phương pháp truyền thống. Để đưa các công cụ AI vào nghiên cứu khảo cổ một cách thành công, điều quan trọng là phải tuân theo một vài bước chính. Đầu tiên, hãy đặt các mục tiêu rõ ràng cho việc sử dụng AI, cho dù là để tăng tốc phân tích dữ liệu, cải thiện phân loại hiện vật hay hỗ trợ lập bản đồ các 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, trong khi chọn các công cụ AI, hãy xem xét mức độ phù hợp của chúng với các mục tiêu khảo cổ của bạn. Các công cụ lý tưởng nhất là có khả năng mở rộng, có thể xử lý lượng dữ liệu ngày càng tăng và thân thiện với người dùng để các nhà khảo cổ học có thể sử dụng chúng một cách hiệu quả mà không cần kiến thức kỹ thuật sâu rộng. Điều quan trọng nữa là phải xem xét tính hiệu quả về chi phí, vì các giải pháp AI có thể tốn kém để triển khai và duy trì.

Tóm tắt những phát hiện của chúng tôi

AI đang thay đổi bộ mặt của ngành khảo cổ học, làm cho nó nhanh hơn, chính xác hơn và dễ tiếp cận hơn. Bằng cách phân tích lượng lớn dữ liệu, khám phá các địa điểm ẩn và phục hồi các cổ vật, 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 học thực hiện những khám phá mà trước đây phải mất nhiều năm mới đạt được bằng các phương pháp truyền thống. Khi AI tiếp tục phát triển, tiềm năng của nó để tiết lộ nhiều hơn nữa về lịch sử của chúng ta là vô hạn. Tương lai của ngành khảo cổ học có vẻ đầy hứa hẹn, với việc 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 truy cập kho lưu trữ GitHub của chúng tôi và tham gia cộng đồng của chúng tôi. Khám phá các ứng dụng AI trong sản xuất và nông nghiệp trên các trang giải pháp của chúng tôi. 🚀