Arheologii sunt pionierii unei noi tehnologii de sortare a ceramicii antice

„Râul” șirurilor Tusayan White Ware arată schimbări în designul tipului de la cel mai tânăr la cel mai tânăr. Un studiu aprofundat va permite ca aceste specii tari să fie clasificate în clare și reproductibile. Credit: Chris Downum

Arheologii Universității din Arizona de Nord speră că noua tehnologie, care i-a ajutat să devină pionieri, va schimba modul în care oamenii de știință studiază fragmente rupte lăsate de societățile antice.

Echipa Departamentului de Antropologie de la NAU a reușit să predea computerelor să îndeplinească sarcina complexă la care mulți oameni de știință care studiază societățile antice au visat de mult: clasifica rapid și continuu mii de modele de ceramică ceramică în mai multe categorii metodologice. Folosind o formă de învățare automată numită rețele neuronale convoluționale (CNN), arheologii au creat o metodă computerizată care imită procesele de gândire ale minții umane în analiza informațiilor vizuale.

„Acum, folosind fotografii digitale de ceramică, computerele pot face sute de ore de muncă obositoare, dificilă și atrăgătoare de către arheologii care descompun ceramica spartă în bucăți temporare și grupuri fizice mai consistente”, a spus Leszek Pavlovic, șeful antropologiei a început să studieze împreună cu profesorul de antropologie Chris Downum în 2016 fezabilitatea utilizării unui computer pentru a clasifica cu precizie bucăți rupte de ceramică cunoscute sub numele de sherd în tipuri specifice de ceramică. Rezultatele cercetărilor lor au fost publicate în numărul din iunie al publicației. Jurnalul de Științe Arheologice.

“În multe dintre miile de situri arheologice împrăștiate în sud-vestul Statelor Unite, arheologii găsesc adesea bucăți rupte de ceramică numite șerburi. Multe dintre aceste cioburi au modele numite” specii “care pot fi împărțite în categorii stilistice definite anterior”. atât pentru timpul total în care au fost produse, cât și pentru locurile în care au fost produse ”, a spus Downum. „Acestea oferă arheologilor informații critice despre momentul în care a fost ocupat situl, grupul cultural asociat acestuia și alte grupuri cu care au fost asociați”.

Studiul s-a bazat pe progresele recente în utilizarea mașinii în studiu pentru a clasifica imaginile după tip, în special conform CNN. În zilele noastre, CNN-urile stau la baza recunoașterii imaginilor pe computer, variind de la imagini cu raze X la afecțiuni medicale și mașini cu autocontrol până la imagini în motoarele de căutare. Potrivit lui Pawlowicz și Downum, dacă este posibil să se identifice lucruri precum rasele de câini și produsele prietenoase consumatorilor folosind CNN, de ce să nu aplicăm această abordare analizei ceramicii antice?

Până în prezent, procesul de determinare a caracteristicilor de diagnostic în ceramică este dificil și consumă mult timp. Este posibil să dureze luni sau ani de instruire pentru a stăpâni categoriile de proiectare în părțile mici ale unui cazan spart și a le aplica corect. Cel mai rău de toate, acest proces a fost predispus la erori umane, întrucât arheologii experți adesea nu au fost de acord cu privire la ce tip de bucăți au reprezentat, iar procesul de luare a deciziilor poate fi dificil de exprimat în cuvinte. Un comentator anonim al articolului l-a numit „mister murdar în arheologie”, despre care nimeni nu vorbește suficient.

Pawlowicz și Downum și-au propus să creeze un proces mai eficient, colectând mii de imagini de fragmente de ceramică cu caracteristici specifice care definesc proprietățile lor fizice unice, cunoscute sub numele de Tusayan White Ware, obișnuite în nord-estul Arizona și în statele din apropiere. Apoi au recrutat patru experți în ceramică din sud-vest pentru a determina tipul de proiectare a ceramicii pentru fiecare leu și pentru a crea un „set de antrenament” de lei care ar putea fi studiat automat. În cele din urmă, au învățat mașina să studieze tipurile de ceramică, concentrându-se pe exemplarele de ceramică cu care arheologii au fost de acord.

„Rezultatul a fost uimitor”, a spus Pavlovich. „Într-un timp relativ scurt, computerul s-a învățat să identifice o oală ceramică cu un ananas precizie comparabile cu experții umani și, uneori, chiar mai bune. ”

Pentru patru arheologi cu decenii de experiență în sortarea a zeci de mii de ceramică reală, mașina a fost superioară celor două dintre ele și comparată cu celelalte două. Și mai impresionant, mașina a reușit să îndeplinească o sarcină cu care arheologi ar fi putut lupta: descrierea motivelor pentru care a luat deciziile de clasificare pe care le-a luat. Folosind hărțile de căldură codate color ale lui Sherd, aparatul a demonstrat caracteristicile de design pe care le folosește în luarea deciziilor de clasificare, vizualizându-și astfel „gândurile”.

„Efectul interesant al acestui proces este capacitatea computerului de a găsi părțile exacte ale structurilor ceramice care sunt afișate pe cioburi individuale cu aproape nici o precizie”, a spus Downum. “Folosind măsurători de similitudine în proiectarea de la CNN, mașina a căutat mii de imagini și a găsit similitudini în desenele individuale de ceramică.”

Pawlowicz și Downum cred că această abilitate permite computerului să găsească bucăți împrăștiate dintr-un singur vas rupt din multe cioburi similare într-un coș de gunoi vechi sau să analizeze similitudini și diferențe stilistice în mai multe comunități antice din regiune. Această abordare poate combina, de asemenea, construcții de ceramică din structuri vechi excavate folosind metoda inelului de copac.

Cercetarea lor este deja foarte apreciată.

„Sper că arheologii din sud-vest vor folosi această metodă și o vor face rapid. Pur și simplu are sens ”, a declarat Stephen Plog, un renumit profesor de arheologie la Universitatea din Virginia și autor al cărții A Change in Prehistoric Ceramics. „Am învățat o grămadă din vechiul sistem, dar a depășit cu mult utilitatea sa și a venit timpul să schimbăm modul în care analizăm desenele ceramice.”

Cercetătorii studiază aplicațiile practice ale experienței de clasificare a modelului CNN și lucrează la articole de reviste suplimentare pentru a împărtăși tehnologia cu alți arheologi. Ei speră că această nouă abordare a analizei arheologice a ceramicii va fi aplicată altor tipuri de artefacte antice și că arheologia poate trece la o nouă etapă de clasificare a mașinilor, ceea ce va face eforturile arheologice mai eficiente și va învăța modele de ceramică mai eficiente noilor generații. cauzele. elevi.

Referinţă: Jurnalul de Științe Arheologice.

Related articles

Comments

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here

Share article

Latest articles

Inginerii dezvoltă o nouă tehnologie de tratare a apei care ar putea ajuta și exploratorii Marte

Un catalizator care distruge percloratul din apă poate curăța solul marțian. O echipă condusă de ingineri de la Universitatea din California Riverside a dezvoltat un...

Dezechilibrul energetic al Pământului s-a dublat

Faceți clic pe imaginea pentru a anima: Comparația estimărilor anuale suprapuse la intervale de 6 luni ale fluxului anual net de energie în atmosfera...

Modul în care celulele folosesc „pungile pentru gunoi” pentru a-și transporta deșeurile de reciclare

Descoperirile pot avea implicații importante pentru înțelegerea bolilor legate de vârstă. Oamenii de știință de la Sanford Burnham Prebys au obținut o perspectivă mai profundă...

Cercetătorii iau distribuția cheii cuantice din laborator

Dovezile pe teren arată că simpla funcționare a sistemului DCC cu rețeaua de telecomunicații existentă în Italia. Într-un nou studiu, cercetătorii au demonstrat un sistem...

Știința simplificată: ce sunt rețelele cuantice?

din Departamentul Energiei din SUA 17 iunie 2021 Părțile interesate din guvern, laboratoare naționale, universități și industrie s-au alăturat DOE Internet Quantum Project Workshop pentru a...

Newsletter

Subscribe to stay updated.