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 cổ vật, thường đối mặt với nhiều thách thức như diện tích khám phá rộng lớn và tính chất mỏng manh của các cổ vật. Các phương pháp truyền thống có thể tốn nhiều thời gian và thậm chí khiến các di site hoặc kho báu ẩn giấu bị bỏ qua. 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 phát hiện hơn 60.000 ancient Maya archeological sites chưa từng được biết đến trước đây ẩn giấu bên dưới lớp thảm thực vật dày đặc.

Cụ thể, computer vision có thể giúp các nhà khảo cổ phân tích hình ảnh để detect các cổ vật và lập bản đồ chính xác các di chỉ cổ đại. Image analysis có thể giúp khám phá các μοτιβ ẩn trong cảnh quan hoặc thậm chí lắp ráp lại các cổ vật bị vỡ nhằm đẩy nhanh tốc độ phát hiện và bảo tồn cả những chi tiết nhỏ nhất trong lịch sử và culture của chúng ta. Các nhà khảo cổ đang mở khóa những phương pháp khai phá quá khứ mới dựa trên AI, nhanh hơn, chính xác hơn và có chiều sâu hơn bao giờ hết.

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

AI bắt đầu tạo ra ảnh hưởng lớn trong ngành khảo cổ vào cuối thế kỷ 20, nhờ những tiến bộ trong phân tích dữ liệu. Đến những năm 1990, các nhà khảo cổ bắt đầu sử dụng machine learning và khai thác 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 di chỉ khảo cổ có thể xuất hiện dựa trên các mẫu dữ liệu lịch sử và địa lý, qua đó biến đổi cách thức lập kế hoạch khai quật.

Một ví dụ sớm 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 của các địa danh lịch sử bị đe dọa bởi chiến tranh, xung đột và sự xuống cấp tự nhiên. Bằng cách chụp hàng nghìn hình ảnh, Iconem đã ghi lại các di chỉ tại hơn 20 quốc gia, bao gồm các tàn tích cổ đại của Pompeii, các thành phố Assyria ở Iraq và các tu viện Phật giáo ở Afghanistan. Những tài liệu bảo tồn kỹ thuật số này là nguồn tài nguyên quý giá cho giáo dục và nghiên cứu, đặc biệt đối với các di chỉ khó tiếp cận hoặc đã bị hư hại.

Fig 1. Mô hình 3D của Iconem về Palmyra, Syria, 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.

Cách 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.

Phân tích hiện vật bằng computer vision#

Các nhà khảo cổ thường tìm thấy hàng nghìn mảnh vỡ như đồ gốm, xương và các vật liệu khác trong các đợt khai quật. Theo truyền thống, việc nhận dạng và phân loại những mảnh vỡ này tốn rất nhiều thời gian và đòi hỏi 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 dạng và ghi lại các chi tiết của mảnh vỡ đồ gốm. Hệ thống có thể phân tích ảnh chụp từ các thiết bị cầm tay và phân loại cổ vật theo kích thước, hình dáng, thiết kế và kết cấu.

Fig 2. Arch-I-Scan Có Thể Giúp Nhận Dạng và Ghi Lại Các Chi Tiết Của Tàn Tích Đồ Gốm.

Lập 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. Công nghệ này có thể giúp xác định các địa điểm khảo cổ tiềm năng trước khi bắt đầu bất kỳ hoạt động đào bới nào và làm giảm nguy cơ phá hủy các khu vực lịch sử. Bằng cách xử lý hình ảnh chụp từ trên không hoặc vệ tinh, các computer vision models như Ultralytics YOLOv8 có thể sử dụng object detection để phát hiện các di chỉ bị chôn vùi. YOLOv8 có thể được huấn luyện để phát hiện những thay đổi tinh tế trong cảnh quan có thể gợi ý sự hiện diện của các cấu trúc bị chôn vùi, chẳng hạn như tường cổ, đường sá hoặc 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 ngầm dưới lòng đất.

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

Một ví dụ điển hình về điều này là một nghiên cứu tình huống tại khu vực Portugal’s Alto Minho. Các nhà nghiên cứu đã phát triển một AI model được huấn luyện trên các gò mộ được gán nhãn bằng kỹ thuật được 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 đề xuất các vị trí gò mộ tiềm năng mới. Mặc dù gặp thách thức về các kết quả dương tính giả do góc nhìn trên không của dữ liệu LiDAR, phương pháp này đã đạt được tỷ lệ thành công 72.53% sau khi được chuyên gia xác thực.

Tái 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.

AI 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 chìm dưới nước ngoài khơi bờ biển Ý, AI đang giúp 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 âm thanh và cảm biến được hỗ trợ bởi AI. Các hệ thống này thích ứng với các điều kiện biển thay đổi theo thời gian thực và truyền tải dữ liệu môi trường. Chúng giúp giám sát từ xa di chỉ, hỗ trợ thợ lặn giao tiếp và định hướng dưới nước, đồng thời có thể sớm được cung cấp cho tourists thông qua các máy tính bảng thông minh tương tác.

Fig 5. Thợ lặn khám phá tàn tích dưới nước tại Baiae ở Naples, Ý.

Sử dụng AI để hiểu các văn bản cổ#

AI cũng đang có những bước tiến lớn trong việc giải mã các văn bản cổ. Ithaca của DeepMind, một công cụ tiên tiến, sử dụng deep learning để khôi phục các bản khắc bị hư hỏng, xác định nguồn gốc và định tuổi chính xác cho chúng. Được huấn luyện trên một dataset khổng lồ gồm các bản khắc 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 của chúng. 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 chuyên môn của con người, các hệ thống AI có thể cải thiện đáng kể độ chính xác của việc phục hồi văn bản.

Fig 6. Một ví dụ về bản khắc được phục hồi có niên đại từ năm 485/4 TCN.

Ưu 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.
• Ethical concerns, chẳng hạn như bảo vệ di sản văn hóa và quyền của thổ dân, cần được xem xét cẩn trọng.
• 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.

Những yếu tố nào ảnh hưởng đến việc triển khai AI trong khảo cổ học?#

Việc tích hợp AI vào khảo cổ học đòi hỏi phải lập kế hoạch cẩn thận để đảm bảo công nghệ này 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 thiết lập clear objectives for using AI, cho dù là để tăng tốc độ phân tích dữ liệu, cải thiện việc classification cổ vật hay hỗ trợ lập bản đồ di chỉ. Việc có các mục tiêu cụ thể giúp bạn lựa chọn các công cụ AI phù hợp cho nhu cầu nghiên cứu của mình.

Sau đó, khi lựa 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 lý tưởng nên có khả năng mở rộng, xử lý khối lượng dữ liệu ngày càng tăng và thân thiện với người dùng để các nhà khảo cổ có thể sử dụng hiệu quả mà không cần kiến thức kỹ thuật chuyên sâu. Việc consider cost-effectiveness cũng rất quan trọng, vì các giải pháp AI có thể tốn kém để triển khai và duy trì.

Tổng 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 truy cập GitHub repository của chúng tôi và tương tác với our community. Khám phá các ứng dụng AI trong manufacturing và agriculture trên các trang giải pháp của chúng tôi. 🚀