Расхитители гробниц: как новейшие технологии меняют археологию |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2021-11-25 13:51 Фото: Pexels Читая об археологах, многие представляют себе людей в пыльных ботинках с кисточками в руках. Но сейчас они больше похожи на супершпионов с удивительными гаджетами. Рассказываем о новейших технологиях из их арсенала Лазеры LiDAR для поиска скрытых руин LiDAR (лидар, light detecting and ranging) расшифровывается как «обнаружение и определение дальности посредством света» — аналог радара, только речь тут идет про световые, а не звуковые волны. С помощью этой технологии ученые сканируют область земли, изучают время отражения лазерного импульса от поверхности и получают детализированную трехмерную виртуальную модель местности. Чаще всего лидар крепится к борту самолета, вертолета или является частью промышленного дрона. С высоты лазеры могут найти руины под густым пологом леса, определить крошечные поверхностные аномалии, такие как захоронения, или составить карту подводной местности. Так, в 2020 году с помощью лидара в тропических лесах Амазонки было обнаружено более 35 поселений, датируемых 1300–1700 годами нашей эры. В 2016 году с помощью лазерных снимков группа исследователей обнаружила древние города на севере Гватемалы (Фото: American Association for the Advancement of Science) Изотопный анализ, описывающий жизнь древних людей По содержанию изотопов (атомов одного химического элемента с разной массой ядер) в зубах, ногтях, волосах и одежде можно определить, где человек жил, как питался, чем болел и где погиб. Так, археологи восстановили образ жизни женщины из бронзового века, известной как «девушка из Эгтведа»: анализ показал, что около 3 400 лет назад незадолго до смерти она много путешествовала по материку, а в ее рационе иногда наблюдался недостаток белка. Останки «девушки из Эгтведа», найденные в монументальном кургане в Дании (Фото: Scientific Reports) С помощью тех же методов ученые описали диету и перемещения английского короля Ричарда III. Например, к концу жизни количество изотопов кислорода в его ребре повысилось, но король не переезжал в течение этого времени. Исследователи предполагают, что изменения могут быть вызваны частыми пиршествами и чрезмерным употреблением вина. Роботы для исследования опасных мест и древних орудий Инженеры Стэнфордского университета разработали компактного змееподобного робота Vinebot, оснащенного камерой. Он помогает исследовать подземные туннели, не нарушая древних структур и не подвергая опасности человеческие жизни. Робот может пройти по узким проходам, увеличить в 100 раз свою исходную длину и даже подниматься по стенам без контакта с поверхностью. Другое любопытное устройство — роботизированная рука LBR iiwa. Она помогает археологам определять, как могли использоваться инструменты каменного века. Раньше ученые делали это вручную: брали копию орудия и в течение нескольких часов воздействовали на нее десятками разных способов (били, резали, царапали и так далее). Затем образец помещали под микроскоп, чтобы сравнить следы износа с отметинами на оригинале. Сейчас все это делается автоматически с помощью робота LBR iiwa. Машина сотни раз повторяет человеческие движения, имитируя применение инструмента, и записывает параметры оставшихся следов (Фото: Johannes Pfleging, ETH Zurich) Археологи используют роботов не только для доступа в труднопроходимые места или для рутинных задач, но и для определения походки вымерших животных. Так, ученые из лаборатории EPFL в Берлине с помощью ископаемых и окаменелых следов воссоздали движения оробатов, травоядных рептилоподобных амфибий. Искусственный интеллект для изучения древних игр Ученые часто находят элементы старинных настольных игр, такие как доски и фигурки, но инструкции к ним не прилагаются. Например, древнеегипетская игра с передвижением фишек «Сенет» так и осталась без четко сформулированных правил. Историки пытались собрать воедино подсказки из иероглифов и фундаментальные знания о культуре, но неверные переводы, ошибки транскрипции и ложные предположения лишь породили множество противоречащих друг другу догадок. Царица Нефертари играет в сенет. 1298–1235 годы до нашей эры (Фото: The Met) Чтобы решить эту проблему, ученые из Маастрихтского университета в Нидерландах разработали алгоритм, который помогает анализировать и реконструировать древние игры. Процесс начинается с того, что игра разбивается на людемы (единицы игровой информации) — количество участников, движение фигур, критерии победы. Затем исследователи ищут схожие компоненты в уже известных правилах, а после загружают все собранные людемы в программу Ludii. Алгоритм берет на себя рутинную часть: в течение нескольких часов проводит тысячи партий, тестируя гипотезы ученых. Так, например, стали известны правила игры «58 лунок», которая была популярна во втором и первом тысячелетии до нашей эры. Цифровые двойники для защиты ценных артефактов Археологи создают высокодетализированные 3D-модели археологических объектов, которые можно просматривать в интернете и использовать для создания копий. Основу предмета фиксируют 3D-сканером, а внешний вид «цифрового близнеца» формируется из высококачественных снимков. Благодаря этой технологии ученые со всего мира могут скачать реплику артефакта и изучить ее, не подвергая опасности хрупкий и светочувствительный оригинал. Это также открывает доступ к виртуальным выставкам. Например, еще в 2017 году Британский музей опубликовал 3D-модель Розеттского камня — древнеегипетской стелы с выбитым на ней священным текстом, датированными 196 годом до нашей эры. Археолог Давиде Танаси сканирует артефакт из коллекции древностей Ливана. (Фото: The Conversation) Нейронные сети, анализирующие фрагменты снимков В 1988 году французский ученый Ян Лекун предложил новый вид нейросетей — сверточную сеть. Она создана по подобию зрительной коры головного мозга и умеет эффективно распознавать образы. Сегодня эта математическая модель помогает археологам быстро обрабатывать огромное количество данных, например анализировать тысячи спутниковых снимков руин и фрагментов костей или обнаруживать затонувшие корабли по изображениям гидролокаторов. Так, археолог-исследователь Джино Каспари из Швейцарского национального научного фонда использовал нейронную сеть для поиска скифских гробниц на территории современной России, Монголии и Китая. Изображения захоронений, которые исследователь использовал для обучения нейронной сети (Фото: The New York Times) Нейросеть видит изображение как массив пикселей и присваивает каждому из них рейтинг в зависимости от цвета и яркости. После этого сеть анализирует группы пикселей и ищет совпадения с данными, на которых была обучена. В итоге программа Каспари правильно распознала гробницы на снимках в 98% случаев. Другая нейронная сеть научилась анализировать фрагменты глиняной посуды. Приложение ArchAIDE для планшетов и смартфонов позволяет археологам фотографировать керамику прямо во время раскопок и сравнивать ее с изображениями в печатных каталогах архивов и библиотек. Это помогает ученым быстро классифицировать керамическую форму, стиль и штампы. Источник: trends.rbc.ru Комментарии: |
|