الذكاء الاصطناعي في الكشف عن المواقع الأثرية
يقوم الذكاء الاصطناعي بمسح صور الأقمار الصناعية والصور الجوية والتضاريس الممسوحة ضوئيًا بالليزر لتحديد المواقع الأثرية المدفونة أو المخفية التي قد يفوتها المساحون البشريون.
نظرة عامة
It dramatically speeds up the search across landscapes too vast to walk on foot.
الغوص العميق
يستخدم علماء الآثار بشكل متزايد التعلم الآلي للعثور على المواقع دون الحفر أولاً. يتم تدريب الشبكات العصبية التلافيفية على أمثلة مصنفة للميزات المعروفة (تلال الدفن، والطرق القديمة، والأنظمة الميدانية، وأساسات البناء) ثم مسح مساحات ضخمة من الصور بحثًا عن أنماط مماثلة. مصدر البيانات الرئيسي هو LiDAR، الذي يطلق نبضات ليزر من الطائرات أو الطائرات بدون طيار ويقيس عودتها لبناء نموذج دقيق ثلاثي الأبعاد للأرض. ونظرًا لأن الليزر يخترق الفجوات الموجودة في الغطاء النباتي، يمكن لتقنية LiDAR الكشف عن الأعمال الترابية المخفية تحت مظلة الغابات الكثيفة. ساعد الذكاء الاصطناعي في رسم خريطة للآلاف من هياكل المايا الموجودة أسفل غابة غواتيمالا وملامح العصر الروماني في جميع أنحاء بريطانيا. وتضيف الصور الحرارية والحرارية المتعددة الأطياف المزيد من الأدلة، حيث أن الجدران والخنادق المدفونة تغير كيفية احتفاظ التربة بالرطوبة والحرارة.
البصيرة الفنية
يتم تحويل السحب النقطية بتقنية LiDAR إلى نماذج ارتفاع رقمية، ثم يتم تعزيزها بتصورات مثل تظليل التلال والمنحدرات ونماذج الإغاثة المحلية التي تبالغ في المطبات والمنخفضات الدقيقة. تتعلم شبكة CNN المدربة على هذه الصور المعالجة التوقيعات الهندسية للميزات التي صنعها الإنسان مقابل التضاريس الطبيعية. ومن الأهمية بمكان أن تحدد النماذج المرشحين ليقوم الخبراء بالتحقق منها على أرض الواقع، لأن الغطاء النباتي، والجيولوجيا، والاضطرابات الحديثة تنتج العديد من النتائج الإيجابية الكاذبة.
التأثير الاستراتيجي
خيارات البناء
يحدد التصميم على مستوى التطبيق ما إذا كان الذكاء الاصطناعي سيحسن النتائج الحقيقية.
الفريق وسير العمل
يؤدي التكامل الجيد لسير العمل إلى تحقيق مكاسب إنتاجية يمكن للمستخدمين الوثوق بها.
المخاطر والسلامة
تعمل حالات الاستخدام ذات النطاق الجيد على تقليل إجهاد التغيير ومخاطر التنفيذ.
مستقبل الذكاء الاصطناعي في الكشف عن المواقع الأثرية
توقع استخدامًا أوسع لبيانات الأقمار الصناعية العالمية المتاحة مجانًا، مما يسمح للباحثين في المناطق التي لا تخضع للمسح بالكشف عن المواقع على المستوى القاري. سيؤدي التعلم تحت الإشراف الذاتي إلى تقليل الحاجة إلى مجموعات البيانات الكبيرة، وهو عنق الزجاجة المزمن في علم الآثار. من المفترض أن يؤدي الدمج الأفضل بين LiDAR والرادار والخرائط التاريخية إلى تقليل الإنذارات الكاذبة. هناك أيضًا جهود متزايدة لاستخدام أدوات الكشف لمراقبة عمليات النهب وحماية المواقع المهددة بتغير المناخ والتنمية والصراع.
التنفيذ في العالم الحقيقي
استخدم المسح PACUNAM LiDAR المسح بالليزر المحمول جواً للكشف عن أكثر من 60 ألف مبنى من هياكل المايا غير المعروفة سابقًا والمخبأة تحت الغابات المطيرة في غواتيمالا.
قام الباحثون بتدريب الشبكات العصبية على بيانات LiDAR لرسم خريطة لتلال الدفن التي تعود إلى عصور ما قبل التاريخ وأنظمة الحقول السلتية عبر أجزاء من هولندا وبريطانيا.
ساعد تحليل صور الأقمار الصناعية فريق سارة باركاك في تحديد المقابر والمستوطنات والأهرامات المدفونة المحتملة في مصر، وهو نهج شائع باسم "علم آثار الفضاء".
تم استخدام التعلم الآلي على السلاسل الزمنية عبر الأقمار الصناعية لاكتشاف وتتبع حفر النهب في المواقع في سوريا والعراق خلال فترات الصراع.
المخاطر والدرابزين
يمكن أن تؤدي أتمتة عملية معطلة إلى تضخيم المشاكل الموجودة.
قد تقوم الفرق بالإفراط في أتمتة وإزالة الحكم البشري المطلوب.
يمكن أن تنحرف الجودة إذا لم يتم تقييم المخرجات بشكل مستمر.
خارطة طريق التنفيذ
قم بتخطيط سير العمل الحالي وحدد خطوة الاحتكاك الأعلى.
تحديد نقاط التفتيش البشرية قبل الأتمتة الكاملة.
تدريب المستخدمين على المطالبات ومسارات التصعيد ومعايير الجودة.
تتبع النتائج على مستوى المهمة لتأكيد القيمة المستدامة.
استمر في الاستكشاف
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the AI in Archaeological Site Detection quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
الدليل التالي
الذكاء الاصطناعي في كشف الانتحال والنزاهة الأكاديمية
الأسئلة المتداولة
What is AI in Archaeological Site Detection?
يقوم الذكاء الاصطناعي بمسح صور الأقمار الصناعية والصور الجوية والتضاريس الممسوحة ضوئيًا بالليزر لتحديد المواقع الأثرية المدفونة أو المخفية التي قد يفوتها المساحون البشريون. إنه يعمل على تسريع عملية البحث بشكل كبير عبر المناظر الطبيعية الشاسعة التي لا يمكن السير عليها سيرًا على الأقدام.
ما أهمية تقنية LiDAR بشكل خاص في اكتشاف المواقع تحت الغابات؟
يطلق نظام LiDAR نبضات ليزر من الهواء؛ ونظرًا لأن بعض البقول تصل إلى الأرض من خلال فجوات في المظلة، فإن المعالجة يمكن أن تؤدي إلى إزالة الغطاء النباتي والكشف عن أعمال الحفر الموجودة تحتها.
ما هو نوع نموذج الذكاء الاصطناعي الأكثر استخدامًا للتعرف على السمات الأثرية في الصور؟
تتفوق CNN في العثور على الأنماط المرئية ويتم تدريبها على الأمثلة المسماة للتلال والطرق والأساسات لاكتشاف الأشكال المتشابهة عبر الصور الكبيرة.
ما هو المشروع الشهير الذي استخدم تقنية LiDAR للكشف عن عشرات الآلاف من هياكل المايا المخفية؟
قامت مبادرة PACUNAM LiDAR برسم خرائط لأكثر من 60.000 مبنى من حضارة المايا كانت مخبأة في غابة غواتيمالا.
لماذا لا تزال اكتشافات الذكاء الاصطناعي تتطلب من علماء الآثار البشريين التحقق منها على الأرض؟
يمكن للجيولوجيا الطبيعية وأنماط الغطاء النباتي والاضطرابات الحديثة أن تحاكي التوقيعات الأثرية، لذلك يجب على الخبراء تأكيد المواقع المرشحة شخصيًا.
كيف يمكن للجدران أو الخنادق المدفونة أن تكشف عن نفسها في صور متعددة الأطياف أو حرارية؟
تعمل الميزات المدفونة على تغيير خصائص الصرف والحرارة للتربة، مما ينتج عنه اختلافات طفيفة في نمو المحاصيل والرطوبة ودرجة حرارة السطح التي يمكن لأجهزة الاستشعار التقاطها.