डीपस्क्राइब एआई प्राचीन टैबलेट को अनुवादित करने में मदद कर सकता है

शिकागो विश्वविद्यालय के ओरिएंटल इंस्टीट्यूट और कंप्यूटर साइंस विभाग के शोधकर्ताओं ने प्राचीन सभ्यताओं के टैबलेट को डिकोड करने में मदद करने के लिए एक एआई डिज़ाइन किया है। फिज़.ओर्ग के अनुसार, एआई को डीपस्क्राइब कहा जाता है और इसे 6,000 से अधिक एनोटेटेड छवियों पर प्रशिक्षित किया गया है, जो पर्सेपोलिस फोर्टिफिकेशन आर्काइव से ली गई हैं। जब यह पूरा हो जाएगा, तो एआई मॉडल अनanalyzed टैबलेट को व्याख्या करने में सक्षम होगा, जिससे प्राचीन दस्तावेजों का अध्ययन करना आसान हो जाएगा।

प्राचीन दस्तावेजों का अध्ययन करने वाले विशेषज्ञ, जैसे कि शोधकर्ता जो प्राचीन पersia में एकेमेनिड साम्राज्य द्वारा बनाए गए दस्तावेजों का अध्ययन कर रहे हैं, को प्राचीन दस्तावेजों को हाथ से अनुवादित करने की आवश्यकता है, जो एक लंबी प्रक्रिया है जो त्रुटियों के लिए अतिसंवेदनशील है। शोधकर्ता 1990 के दशक से ही प्राचीन दस्तावेजों की व्याख्या में मदद के लिए कंप्यूटर का उपयोग कर रहे हैं, लेकिन उपयोग किए जाने वाले कंप्यूटर प्रोग्राम सीमित मदद थे। जटिल यूनिफॉर्म अक्षर, साथ ही टैबलेट का त्रि-आयामी आकार, यह सीमित कर देता है कि कंप्यूटर प्रोग्राम कितने उपयोगी हो सकते हैं।

कंप्यूटर विजन एल्गोरिदम और डीप लर्निंग आर्किटेक्चर ने इस क्षेत्र में नए अवसर लाए हैं। संजय कृष्णन, जो कंप्यूटर साइंस विभाग में हैं, ने असीरियोलॉजी के एसोसिएट प्रोफेसर सुसान पॉलस के साथ मिलकर डीपस्क्राइब प्रोग्राम लॉन्च किया। शोधकर्ताओं ने एक डेटाबेस प्रबंधन प्लेटफ़ॉर्म की देखरेख की, जिसे ओसीएचआरई कहा जाता है, जो पुरातात्विक उत्खनन से डेटा को व्यवस्थित करता है। लक्ष्य एक ऐसा एआई टूल बनाना है जो व्यापक और लचीला हो, जो विभिन्न भौगोलिक क्षेत्रों और समय अवधि से लिपियों को व्याख्या करने में सक्षम हो।

फिज़.ओर्ग के अनुसार, कृष्णन ने समझाया कि लिपि को पहचानने की चुनौतियां, जो पुरातात्विक शोधकर्ताओं का सामना करती हैं, मूल रूप से कंप्यूटर विजन शोधकर्ताओं का सामना करने वाली चुनौतियां हैं:

“कंप्यूटर विजन के दृष्टिकोण से, यह वास्तव में दिलचस्प है क्योंकि ये वही चुनौतियां हैं जिनका हम सामना करते हैं। कंप्यूटर विजन पिछले पांच वर्षों में इतना सुधरा है; दस साल पहले, यह हाथ से किया जाता, हम इतनी दूर नहीं पहुंच पाते। यह एक अच्छा मशीन लर्निंग समस्या है, क्योंकि यहां सटीकता वस्तुनिष्ठ है, हमारे पास एक लेबल्ड प्रशिक्षण सेट है और हम लिपि को बहुत अच्छी तरह से समझते हैं और यह हमें मदद करता है। यह एक पूरी तरह से अज्ञात समस्या नहीं है।”

प्रश्न में प्रशिक्षण सेट प्राप्त करने के लिए टैबलेट और अनुवाद लेने का परिणाम है, जो लगभग 80 वर्षों के पुरातात्विक अनुसंधान से ओआई और यू चिकागो में किया गया है और उनसे उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाली एनोटेटेड छवियां बनाई गई हैं। वर्तमान में, प्रशिक्षण डेटा लगभग 60 टेराबाइट का है। शोधकर्ता डेटासेट का उपयोग करके 100,000 से अधिक व्यक्तिगत रूप से पहचाने गए संकेतों का एक शब्दकोश बनाने में सक्षम थे, जिससे मॉडल सीख सकता है। जब प्रशिक्षित मॉडल को एक अनदेखी छवि सेट पर परीक्षण किया गया, तो मॉडल ने लगभग 80% सटीकता हासिल की।

जबकि शोधकर्ताओं की टीम मॉडल की सटीकता बढ़ाने का प्रयास कर रही है, 80% सटीकता भी प्रतिलेखन प्रक्रिया में मदद कर सकती है। पॉलस के अनुसार, मॉडल का उपयोग दस्तावेजों के अत्यधिक पुनरावृत्ति वाले भागों की पहचान या अनुवाद करने के लिए किया जा सकता है, जिससे विशेषज्ञों को अधिक कठिन भागों की व्याख्या करने में समय बिताने की अनुमति मिलती है। यहां तक कि अगर मॉडल किसी प्रतीक का अनुवाद करने के बारे में निश्चित नहीं है, तो यह शोधकर्ताओं को संभावनाएं दे सकता है, जो उन्हें पहले से ही आगे बढ़ाता है।

टीम डीपस्क्राइब को एक ऐसा टूल बनाने का भी लक्ष्य बना रही है जिसका उपयोग अन्य पुरातत्वविद् अपनी परियोजनाओं में कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, मॉडल को अन्य यूनिफॉर्म भाषाओं पर पुनः प्रशिक्षित किया जा सकता है, या मॉडल क्षतिग्रस्त या अधूरे टैबलेट पर पाठ के बारे में सूचित अनुमान लगा सकता है। एक पर्याप्त रूप से मजबूत मॉडल甚至 टैबलेट या अन्य कलाकृतियों की उम्र और उत्पत्ति का अनुमान लगा सकता है, जो आमतौर पर रासायनिक परीक्षण के साथ किया जाता है।

डीपस्क्राइब परियोजना सेंटर फॉर द डेवलपमेंट ऑफ एडवांस्ड कंप्यूटिंग (सीडीएसी) द्वारा वित्त पोषित है। कंप्यूटर विजन का उपयोग सीडीएसी द्वारा वित्त पोषित अन्य परियोजनाओं में भी किया गया है, जैसे कि एक परियोजना जो कला के कार्यों में शैली को पहचानने के लिए है और एक परियोजना जो समुद्री द्विशाखी में जैव विविधता को मापने के लिए है। शोधकर्ताओं की टीम यह भी उम्मीद करती है कि उनका सहयोग शिकागो विश्वविद्यालय में कंप्यूटर साइंस विभाग और ओआई के बीच भविष्य के सहयोग को जन्म देगा।