AI trong khảo cổ học mở ra hướng đi cho những khám phá mới

Khảo cổ học, ngành nghiên cứu lịch sử cổ đại thông qua việc khai quật và phân tích hiện vật, thường phải đối mặt với những thách thức như phạm vi cần khảo sát rộng lớn và tính chất mong manh của hiện vật. Các phương pháp truyền thống có thể tốn nhiều thời gian, thậm chí khiến những địa điểm hoặc kho báu bị che giấu 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 trước đây chưa được biết đến, nằm ẩn dưới thảm thực vật dày đặc.

Cụ thể, thị giác máy tính có thể giúp các nhà khảo cổ phân tích hình ảnh để phát hiện hiện vật và lập bản đồ chính xác các địa điểm cổ đại. Phân tích hình ảnh có thể giúp phát hiện các mẫu ẩn trong cảnh quan hoặc thậm chí ghép lại những hiện vật bị vỡ để đẩy nhanh quá trình khám phá và bảo tồn cả những chi tiết nhỏ nhất trong lịch sử và văn hóa của chúng ta. Các nhà khảo cổ đang khai thác những phương thức mới dựa trên AI để khám phá quá khứ nhanh hơn, chính xác hơn và giàu thông tin hơn bao giờ hết.

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

AI bắt đầu tạo ra những bước tiến đáng kể trong 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 khối lượng thông tin khổng lồ 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, 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 model kỹ thuật số 3D về những địa danh lịch sử đang 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 tư liệu về các địa điểm tại hơn 20 quốc gia, bao gồm tàn tích cổ đại của Pompeii, các thành phố Assyria ở Iraq và những tu viện Phật giáo ở Afghanistan. Những bản lưu trữ kỹ thuật số này là nguồn tài nguyên có giá trị cho giáo dục và nghiên cứu, đặc biệt đối với các địa điểm khó tiếp cận hoặc đã bị hư hại.

Hình 1. Model 3D của Palmyra, Syria, do Iconem tạo ra trước khi địa điểm này bị phá hủy vào năm 2015.

Đến năm 2021, AI thậm chí đã được sử dụng để phục hồi các hiện vật cổ đại. Những dự án như sáng kiến RePAIR tại Italy đã sử dụng robot để cẩn thận ghép lại các hiện vật dễ vỡ từ những địa điểm như Pompeii. Ngày nay, vai trò của AI trong khảo cổ học tiếp tục mở rộng, hỗ trợ các nhiệm vụ như giải mã văn bản cổ và phân tích hình ảnh vệ tinh. AI đã trở thành công cụ thiết yếu trong việc phát hiện 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 hiện vật, lập bản đồ các địa điểm cổ đại và thậm chí tái dựng các 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 việc bảo tồn và diễn giải các phát hiện khảo cổ trở nên dễ dàng hơn.

Phân tích hiện vật bằng thị giác máy tính#

Các nhà khảo cổ thường tìm thấy hàng nghìn mảnh vỡ như đồ gốm, xương và các vật liệu khác trong quá trình khai quật. 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, với thị giác máy tính, quy trình này có thể được tự động hóa. Chẳng hạn, dự án Arch-I-Scan tại University of Leicester sử dụng nhận dạng hình ảnh và machine learning để tự động nhận dạng, ghi lại thông tin chi tiết về các mảnh gốm. Hệ thống có thể phân tích ảnh 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 dạng và ghi lại thông tin chi tiết về các mảnh đồ gốm.

Lập bản đồ các địa điểm khảo cổ dựa trên thị giác#

AI đặc biệt hữu ích trong những 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 và giảm nguy cơ làm hư hại các khu vực lịch sử. Bằng cách xử lý hình ảnh trên không hoặc ảnh vệ tinh, các model thị giác máy tính như Ultralytics YOLOv8 có thể sử dụng 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 trong cảnh quan, vốn có thể gợi ý sự hiện diện của các cấu trúc 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 bề mặt đất thậm chí có thể cho thấy các di tích nằm dưới lòng đất.

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

Một ví dụ điển hình là nghiên cứu tình huống tại khu vực Alto Minho của Portugal. Các nhà nghiên cứu đã phát triển một model AI được huấn luyện trên những gò chôn cất đã gán nhãn bằng một kỹ thuật gọi là tăng cường dữ liệu, trong đó mở rộng dataset bằng cách tạo ra các mẫu huấn luyện tương tự mới. Hệ thống AI có thể đề xuất các vị trí gò chôn cất tiềm năng mới. Mặc dù gặp thách thức do các kết quả dương tính giả bắt nguồn từ góc nhìn trên không của dữ liệu LiDAR, phương pháp này đã đạt tỷ lệ thành công 72,53% sau khi được chuyên gia thẩm định.

Tái dựng 3D các hiện vật cổ đại#

Trong quá trình khai quật, các nhà khảo cổ thường tìm thấy những mảnh vỡ thay vì hiện vật nguyên vẹn. Theo cách truyền thống, việc ghép các mảnh này lại với nhau là một công việc chậm và đòi hỏi sự tỉ mỉ. Tuy nhiên, tái dựng 3D có sự hỗ trợ của AI nhanh hơn nhiều. Sử dụng các model kỹ thuật số 3D, các thuật toán có thể phân tích hình dạng của các mảnh vỡ và tái tạo chính xác hiện vật ban đầu. Quy trình này giúp tiết kiệm thời gian, cung cấp các phép đo chính xác và mang lại hiểu biết tốt hơn về hiện vật, từ đó đem đến những thông tin chuyên sâu 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 khi 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 đại dưới biển. WSense, một startup chuyên về liên lạc dưới nước, đã phát triển một mạng lưới modem âm học và cảm biến được vận hành bằng AI. Các hệ thống này thích ứng với những thay đổi của điều kiện biển theo thời gian thực và truyền dữ liệu môi trường. Chúng giúp có thể giám sát địa điểm từ xa, hỗ trợ thợ lặn liên lạc và định hướng dưới nước, đồng thời thậm chí có thể sớm được cung cấp cho khách du lịch thông qua các 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 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 văn bia bị hư hại, xác định nguồn gốc và định niên đại chính xác. Được huấn luyện trên một dataset khổng lồ gồm các văn bia Hy Lạp, Ithaca có thể phục hồi văn bản với độ chính xác 62% và xác định niên đại trong phạm vi 30 năm so với tuổi thật. AI đang định hình lại nghiên cứu lịch sử bằng cách cho phép các học giả xem xét lại những giai đoạn then chốt của 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 một văn bia được phục hồi có niên đại từ năm 485/4 trước Công nguyên.

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 phát hiện những mẫu và thông tin chuyên sâu vốn có thể bị bỏ sót. Dưới đây là một số lợi ích chính của AI trong khảo cổ học:

• Cải thiện độ chính xác trong việc nhận dạng và phân loại hiện vật.
• Giảm sai sót do con người, mang lại những 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 các hồ sơ chi tiết về hiện vật để có thể chia sẻ trên toàn thế giới.
• Những đổi mới thông minh giúp các nhà nghiên cứu dễ dàng cộng tác và bảo tồn lịch sử văn hóa quý giá cho các thế hệ tương lai.

Mặc dù có nhiều lợi ích, việc phụ thuộc vào AI trong khảo cổ học cũng đi kèm những thách thức. 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 những 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 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 thận trọng.
• Việc phụ thuộc quá mức vào công nghệ có thể làm suy giảm tư duy phản biện và sự 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 nhằm hỗ trợ thay vì thay thế các hoạt động khảo cổ truyền thống. Giao tiếp cởi mở giữa các chuyên gia AI và nhà khảo cổ là yếu tố thiết yếu để duy trì sự cân bằng này.

Những yếu tố nào cần được cân nhắc khi triển khai AI trong khảo cổ học?#

Việc tích hợp AI vào khảo cổ học đòi hỏi sự lên kế hoạch cẩn thận để đảm bảo công nghệ bổ trợ thay vì thay thế các phương pháp truyền thống. Để đưa các công cụ AI vào nghiên cứu khảo cổ thành công, cần thực hiện một số bước then chốt. Trước tiên, hãy xác định mục tiêu rõ ràng khi sử dụng AI, cho dù đó là đẩy nhanh phân tích dữ liệu, cải thiện phân loại hiện vật hay hỗ trợ lập bản đồ địa điểm. Các mục tiêu cụ thể giúp bạn lựa chọn đúng công cụ AI cho nhu cầu nghiên cứu.

Tiếp đó, khi lựa chọn công cụ AI, hãy cân nhắc mức độ phù hợp của chúng với mục tiêu khảo cổ học. Công cụ lý tưởng nên có khả năng mở rộng, xử lý được 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 cân nhắc hiệu quả chi phí cũng rất quan trọng, vì các giải pháp AI có thể tốn kém khi triển khai và duy trì.

Tổng kết các phát hiện#

AI đang thay đổi diện mạo của khảo cổ học, giúp lĩnh vực này trở nên nhanh hơn, chính xác hơn và dễ tiếp cận hơn. Bằng cách phân tích khối lượng dữ liệu lớn, phát hiện các địa điểm bị che giấu và phục hồi những hiện vật cổ đại, 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 cho phép các nhà khảo cổ thực hiện những khám phá trước đây phải mất nhiều năm với các phương pháp truyền thống. Khi AI tiếp tục phát triển, tiềm năng giúp hé lộ thêm về lịch sử của chúng ta là vô hạn. Tương lai của khảo cổ học đầy hứa hẹn, với AI giữ 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 repository 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. 🚀