Учёные из Университета Северной Аризоны создали технологию, которая поможет археологам работать с объектами прошлого. Они разработали систему, которая сможет распознавать и распределять древние глиняные изделия в соответствии с их стилистическими особенностями.
При разработке исследователи использовали метод машинного обучения, основанный на свёрточной нейронной сети. Последнюю они натренировали на нескольких тысячах изображений различных древних глиняных изделий, по поводу типологии и стилистики которых научное сообщество уже достигло консенсуса.
Были предприняты испытания, в ходе которых система доказала свою эффективность: по точности она могла сравниться с человеком, а иногда ей и вовсе удавалось распознать и классифицировать объекты древности лучше, чем археологам с многолетним опытом кропотливой работы с подобными материалами.
К тому же, система умеет буквально собирать исторические артефакты «по крупицам»: среди множества осколков идентифицировать те, что были частями одного и того же объекта.
Ранее подобная точность была невозможна, и типологизация различных глиняных изделий была многолетним трудом, не лишённым ошибок. Теперь у археологов наконец-то есть метод, благодаря которому они смогут быстрее осуществлять процедуры идентификации и соотнесения древних объектов и их фрагментов, что поспособствует уточнению наших знаний о них, а значит и возникновению новых археологических вопросов и концепций.
Это новость от журнала ММ «Машины и механизмы». Не знаете такого? Приглашаем прямо сейчас познакомиться с этим удивительным журналом.