الذكاء الاصطناعي يغير بشكل كبير علم الآثار، واكتشاف مواقع وأثار جديدة

يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لمساعدة علماء الآثار في العثور على مواقع حفر جديدة وإجراء اكتشافات جديدة، مما يزيد بشكل كبير من وتيرة البحث الآثاري. كما ذكر SingularityHub، يتم استخدام الخوارزميات الذكية والرؤية الحاسوبية لتحليل بيانات الصور الفضائية وتحليل عملية الكشف التلقائي عن المواقع الأثرية المحتملة في هذه الصور.

بفضل انتشار البيانات الصورية الجوية التي تم جمعها بواسطة الأقمار الصناعية والطائرات والطائرات بدون طيار، يمكن لعلماء الآثار فحص المناطق من الأرض بحثًا عن مواقع أثرية محتملة دون الحاجة إلى زيارة المنطقة نفسها. ومع ذلك، يمكن أن يكون تحليل آلاف الصور للمناظر الطبيعية عملية وقتية ومملة. يمكن للخوارزميات الذكية توفير هذه العملية، مما يجعلها أسرع وأكثر كفاءة.

كما أشار إلى SingularityHub، ديلان ديفيس، مرشح دكتوراه في قسم علم الأنثروبولوجيا بجامعة ولاية بنسلفانيا، إن علم الآثار قد زاد بشكل كبير من استخدام الذكاء الاصطناعي خلال السنوات القليلة الماضية. وقد أدى استخدام علماء الآثار للذكاء الاصطناعي إلى بعض الاكتشافات الجديدة المثيرة في السنوات الأخيرة. تشمل هذه الاكتشافات اكتشاف المستوطنات التاريخية في مدغشقر والتراس التي أنشأها السكان الأمريكيون قبل التاريخ. وقد طور ديفيس نفسه الخوارزميات التنبؤية التي تمكنت من تحديد هذه المواقع.

تستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي مجموعة متنوعة من التقنيات لتمييز الهياكل والأجسام التي قد تكون ذات interesse لعلماء الآثار. وقد استخدم الخوارزمية التي صممها ديفيس LiDAR، مما يولد نبضات ضوئية يتم تفسيرها بواسطة الذكاء الاصطناعي لإنشاء خرائط للمناطق الجغرافية. وقد أنتجت نبضات LiDAR خرائط لأرض الغابة تحتوي على معلومات حول النسيج والحجم والشكل والميل. وقد تم تدريب الذكاء الاصطناعي على هذه البيانات لتمكينه من التعرف على المواقع المحتملة. وفقًا لديفيس، أنقذت الأتمتة نفسه وزملاءه عدة سنوات من العمل. كما أشار ديفيس إلى أن نموذج الذكاء الاصطناعي ساعد فريق البحث في العثور على مواقع أثرية في مدغشقر. خلال عام واحد، تمكنت الذكاء الاصطناعي من تحديد أكثر من 70 موقعًا مؤكدًا عبر منطقة تبلغ مساحتها أكثر من 1000 كيلومتر مربع.

يعمل علماء الآثار باستمرار على العثور على طرق جديدة لتحسين سرعة تحديد المواقع الأثرية. يتم تهديد العديد من الاكتشافات الأثرية المحتملة بالتدمير بسبب ارتفاع مستوى سطح البحر وتأثيرات تغير المناخ الأخرى، وتدمير الغابات، والبناء، أو الأنشطة البشرية الأخرى. يمكن أن تستغرق الطرق التقليدية التي يستخدمها علماء الآثار للعثور على المواقع المحتملة أشهر أو سنوات. هذا هو أحد الأسباب الرئيسية التي تجعل التعلم الآلي مفيدًا للبحث الآثاري، وفقًا لديفيس.

تم تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي لتحسين البحث الآثاري وتطبيقاتها تتجاوز التعلم أكثر عن ثقافة وتاريخ الحضارات القديمة. يمكن أن يساعد دراسة تقنيات الحضارات التاريخية حكومات اليوم في التعامل مع التحديات الطويلة الأمد مثل إدارة الموارد المائية. على سبيل المثال، استخدم باحثون من Institut Català d’Arqueologia Clàssica (ICAC) نموذجًا ذكاءً اصطناعيًا لإعادة بناء ملامح آلاف الأميال من الأنهار القديمة في الهند وباكستان الحديثة. يمكن أن تساعد البيانات التي أتاحتها النموذج الحكومات في العثور على طرق ذكية لاستخدام الموارد المائية.

بeyond الاستخدامات المذكورة أعلاه، يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين بحث علماء الآثار بطرق مختلفة. يتم استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لمساعدة الباحثين في تحديد الهيكل الكيميائي للخزف والفخار والتحف الأخرى. من خلال تحليل المكونات الكيميائية للتحف، يمكن للباحثين الحصول على أفكار أفضل عن مكان أصل المواد المستخدمة في صنع هذه التحف. وقد استخدم علماء الأنثروبولوجيا اللغوية مؤخرًا تقنيات التعلم الآلي لنمذجة كيفية ظهور اللغات المختلفة في مختلف أنحاء العالم، وفي العام الماضي تم إعادة إنشاء النقوش على التحف اليونانية التالفة بمساعدة شبكة عصبية عميقة تم تطويرها بواسطة Google DeepMind (GOOGL ). في العام الماضي، تم نشر أكثر من 65 ورقة أثرية استخدمت التعلم الآلي بطرق مختلفة، ومن المحتمل أن يستمر هذا الرقم في النمو في المستقبل.