Китайские учёные научили ИИ определять разные виды древних семян, найденных при раскопках

Если раньше археологи и археоботаники косплеили Золушку, которой злая мачеха велела отделить просо от мака, то теперь эту задачу можно поручить нейросети. В рамках совместного проекта университетов Линнаня и Шаньдуна исследователи создали систему на основе искусственного интеллекта, которая с высокой точностью распознаёт различные виды семян. Эта методика могла бы значительно ускорить кропотливую работу по изучению того, что люди выращивали и потребляли тысячи лет назад.

Система именуется APSNet (Ancient Plant Seed Image Classification). В основе её базы данных лежат 8340 фотоснимков семян, относящихся к 17 группам растений. Всё это многообразие было собрано на 18 археологических памятниках северного и южного Китая, датируемых в диапазоне от 5400 года до н.э. до 220 года н.э. То есть древнейшим семенам из перечня уже более 7000 лет. Среди представленных образцов есть много таких, которые играли важную роль в производстве продуктов питания в древности, включая ячмень, пшеницу, просо и сорго. Также присутствуют косточки персика.

Для археологов ценность APSNet простирается далеко за пределы просто автоматического распознавания семян. Остатки культивируемых растений из археологических памятников ? это прежде всего прямое свидетельство того, что люди выращивали, каков был их рацион, а большие географический и хронологический диапазоны позволяют установить, как людские сообщества адаптировались к постоянно меняющимся условиям окружающей среды.

Однако для создания этой целостной картины от археологов требовалось прежде всего собрать и определить принадлежность семян, а это работа, требовавшая огромного количества времени и невиданного терпения. К тому же, очень часто семена растений попадают в археологическую летопись в обугленном виде, фрагментированными или подвергшимися иному воздействию. Вследствие этого семена даже одного вида растений могут очень сильно различаться, и наоборот ? разные растения иной раз выглядят крайне похожими друг на друга.

APSNet учитывает не только общие закономерности на изображениях, но и размер семян, а также отдельные мелкие морфологические особенности. В сравнении с другими имеющимися методами классификации по изображениям (а их на данный момент 28), точность у новой системы весьма высокая: многочисленные тесты показали, что APSNet верно определяла принадлежность семян в 90,2% случаев. Весьма неплохой показатель!

Однако разработчики подчёркивают, что их продукт ? это лишь вспомогательный инструмент, который призван облегчить работу специалиста, но никак не заменить его опыт и навыки. Снимки семян можно загрузить в APSNet и он проведёт их предварительный анализ. Но подтверждать полученные результаты все равно будет человек.

Автор текста: Сабир Еникеев

Телеграм: t.me/ainewsline

Источник: vk.com

Комментарии: