Технологическая Золушка. Искусственный интеллект научили идентифицировать семена древних китайских растений

Система имитирует процесс идентификации, используемый экспертами-археоботаниками, и достигает точности классификации более 90%, пишет Phys.org.

Исследователи отметили, что идентификация семян растений, обнаруженных на археологических памятниках, традиционно основывалась на изучении каждого семени экспертами в отдельности — процесс, который отличается высокой трудоемкостью и сложностью масштабирования. Созданная ими обширная стандартизированная база данных помогает повысить эффективность исследований, одновременно способствуя развитию археоботанических изысканий и цифровизации культурного наследия.

Исследовательская группа собрала изображения 17 репрезентативных категорий семян древних растений с 18 археологических памятников по всему Китаю, датируемых периодом примерно от 5400 г. до н. э. до 220 г. н. э. и охватывающих более 5000 лет. Среди них — такие распространенные культуры, как ячмень (Hordeum vulgare L.), пшеница (Triticum aestivum L.), щетинник итальянский (Setaria italica (L.) P. Beauv.) и просо обыкновенное (Panicum miliaceum L.), а также остатки плодов, включая косточки персика. На основе 8340 изображений команда создала базу данных семян древних растений (APS).

Используя базу данных APS в качестве основы, исследовательская группа разработала и обучила модель искусственного интеллекта APSNet — первую в мире археологическую систему на базе ИИ, специально созданную для идентификации семян древних растений. Модель воспроизводит процесс идентификации, применяемый археоботаниками, имитируя действия экспертов, которые сначала различают семена по размеру и форме, а затем анализируют более мелкие характеристики, такие как положение зародыша и текстура поверхности. Это позволяет системе автоматически идентифицировать и классифицировать виды растений, которые выглядят очень похожими.

Исследователи просто загружают изображения семян в систему или подключают цифровой микроскоп для быстрого получения результатов идентификации. Записи сохраняются автоматически, обеспечивая эффективный и удобный для совместной работы процесс.

Результаты тестирования показывают, что APSNet достигает точности классификации 90,2%. Исследовательская группа также сравнила эту систему с 28 основными моделями классификации изображений на базе искусственного интеллекта и установила, что новая система обеспечивает наилучшую общую эффективность, превосходя лучшую из существующих моделей на 5,3 процентного пункта по точности классификации.

Сэм Квонг Так-ву, профессор в области вычислительного интеллекта и декан Школы последипломного образования Университета Линнань, отметил, что для подготовки эксперта-археоботаника, способного самостоятельно идентифицировать семена древних растений, обычно требуется несколько лет. Тем не менее, специалистам все равно приходится тратить значительное время на изучение и сравнение семян под микроскопом — по одному за раз, — прежде чем сделать выводы, что делает этот процесс весьма трудоемким.

Он отметил, что разработка автоматизированной системы идентификации уже давно является важным направлением исследований в археоботанике, и что археологическая система с искусственным интеллектом, созданная исследовательской группой, объединяет искусственный интеллект, археологию и сохранение культурного наследия, решая ключевую проблему.

Цун Жунмин, профессор Школы науки и техники управления Шаньдунского университета и старший приглашенный научный сотрудник Линнаньского университета, пояснил, что семена древних растений по своей сути трудно идентифицировать, поскольку даже семена одного вида могут значительно различаться по размеру и внешнему виду.

Он сказал: «Растения произрастали в разные исторические периоды и в различных условиях, а найденные при раскопках семена могли претерпеть физические изменения за время длительного хранения. В результате даже семена одного вида могут существенно различаться по размеру и внешнему виду. Кроме того, разные виды растений могут иметь очень похожие формы и текстуру поверхности, что делает точную классификацию особенно сложной задачей».

Ранее NV Техно писал, что искусственный интеллект Ludii восстановил правила игры времен Римской империи. Гладкий белый камень римской эпохи, найденный на территории Нидерландов, долгое время оставался загадкой для историков. Однако благодаря современным технологиям и искусственному интеллекту ученым удалось не только идентифицировать артефакт, но и восстановить забытые правила игры, в которую играли почти две тысячи лет назад.

Археолог Вальтер Крист отметил, что характерные следы износа расположены именно там, где, согласно логике, должны были перемещаться игровые фигуры. Это стало первым серьезным подтверждением того, что перед исследователями — игровое поле. Для дальнейшего анализа привлекли специалистов из Маастрихтского университета, использовавших специализированное программное обеспечение Ludii.