Проект использует ИИ и археологические материалы для анализа сетей от среднего каменного века до античности

В международном журнале Antiquity международная команда археологов под руководством Кильского университета представила проект «Big Exchange», который использует искусственный интеллект для лучшего понимания сетей и взаимодействий доисторических и раннеисторических людей.

Проект анализирует сети прошлого на основе данных о перемещении сырья — таких как кремень, обсидиан, нефрит, слоновая кость и металлы — от мест их добычи до археологических находок. Этот подход, используемый около 50 лет, ранее был ограничен изучением одного материала за раз из-за трудоёмкости и узкой специализации экспертов.

Цифровизация теперь позволяет проводить комплексные анализы с множеством материалов одновременно. Подход «Big Exchange» заключается во включении всех регистрируемых сырьевых материалов, мест их находок и происхождения для периода от среднего каменного века до античности, что возможно только с помощью сетевого анализа и ИИ. На данный момент проект зафиксировал более 6000 памятников с миллионами отдельных находок от Западной Европы до Центральной Азии.

Сетевой анализ этих данных позволяет делать выводы о том, как одновременное распространение различных товаров связано с более или менее ограниченным доступом людей к сырью. Это также касается фундаментальных вопросов о социальном неравенстве и различных властных отношениях. Проект является и социальным экспериментом, направленным на построение научных сетей и объединение археологии с наукой о данных при активном участии археологов-экспертов.

Первые результаты, опубликованные в Antiquity, касаются культуры линейно-ленточной керамики — первой земледельческой культуры Центральной Европы. Сетевой анализ «Big Exchange» показывает, что характерный для её северо-западного варианта набор продуктов является скорее особым случаем, а не типичной чертой эпохи. Авторы приглашают коллег присоединиться к проекту и внести свои данные, так как чем больше участие, тем лучше можно понять динамику отношений и сетей в прошлом.