Археологи научили компьютеры сортировать древнюю керамику

Исследователи из Университета Северной Аризоны (NAU) разработали метод, который может коренным образом изменить анализ фрагментов керамики, оставленных древними обществами. Ученые из Департамента антропологии NAU успешно обучили компьютеры быстро и последовательно сортировать тысячи образцов керамики по стилистическим категориям, используя машинное обучение, в частности Сверточные нейронные сети (CNN). Этот метод эмулирует мыслительные процессы человека при анализе визуальной информации.

Технология позволяет за доли времени выполнить работу, на которую у археологов уходили сотни часов кропотливого труда. Классификация шелков (осколков керамики) по стилистическим типам имеет ключевое значение, так как эти типы коррелируют с периодом изготовления и местом производства, предоставляя информацию о времени заселения стоянки, культурной принадлежности и связях между группами. Результаты исследования опубликованы в июньском номере рецензируемого журнала Journal of Archaeological Science.

"Результаты были поразительными, — заявил соавтор исследования Лешек Павлович. — За относительно короткое время компьютер научился определять тип керамики с точностью, сравнимой, а иногда и превосходящей точность экспертов-людей". Более того, с помощью цветных тепловых карт система может визуально показать, на какие элементы дизайна она опиралась при классификации, что раскрывает её "логику". Также компьютер способен находить почти точные совпадения фрагментов узоров среди тысяч изображений.

Исследователи надеются, что этот подход откроет новую фазу машинной классификации в археологии, повысит эффективность анализа и может быть применен к другим типам артефактов. "Нам пора трансформировать то, как мы анализируем керамические designs", — отметил сторонний эксперт, профессор Стивен Плог.