Új korszak kezdődhet az ősi növénymagok kutatásában
Kínai kutatók olyan mesterséges intelligencián alapuló rendszert fejlesztettek ki, amely több mint ötezer év növénymag-leletei alapján képes felismerni az ősi növényfajokat. A fejlesztők szerint az új technológia nem váltja ki a szakértői tudást, de jelentősen lerövidítheti az egyik legidőigényesebb régészeti feladatot.
- Kínai kutatók mesterséges intelligencián alapuló rendszert fejlesztettek az ősi növénymagok azonosítására, amely felgyorsíthatja az archeobotanikai kutatásokat.
- Az APSNet több mint 8300 kép alapján tanult meg 17 növénymag-típust felismerni, amelyek csaknem 5500 év régészeti leleteit képviselik.
- A rendszer a tesztek során 90,2 százalékos pontossággal azonosította a növénymagokat, felülmúlva ezzel a jelenlegi képfelismerő modellek teljesítményét.
Az archeobotanika, vagyis az ősi növénymaradványok kutatása kulcsszerepet játszik annak megértésében, hogyan táplálkoztak, gazdálkodtak és alkalmazkodtak környezetükhöz az egykori civilizációk. A régészeti feltárások során előkerülő magvak azonosítása azonban rendkívül lassú munkának számít, mivel a szakértőknek minden egyes darabot külön meg kell vizsgálniuk.
Ezen változtathat a Lingnan Egyetem és a Shandong Egyetem közös fejlesztése: a felsőoktatási intézmények kutatói ugyanis nemrég létrehozták a világ első olyan mesterséges intelligencián alapuló rendszerét, amelyet kifejezetten ősi kínai növénymagok felismerésére fejlesztettek ki. A fejlesztés alapját egy hatalmas adatbázis adta: a kutatócsoport 18 kínai régészeti lelőhelyről több mint 8300 felvételt gyűjtött össze, amelyek 17 különböző növénymag-típust ábrázolnak. A leletek időben csaknem 5500 évet ölelnek fel a Kr. e. 5400-as évektől egészen Kr. u. 220-ig. A gyűjteményben árpa, búza, köles és őszibarackmag is szerepelt.
Az így létrehozott adatbázisra építették az APSNet nevű, mesterséges intelligenciát alkalmazó rendszert, amely ugyanazt a módszert követi, mint az archeobotanikusok: először a mag méretét és alakját vizsgálja meg, majd az olyan apró részleteket elemzi, mint a felszíni mintázat. A tesztek eredményei alapján az új rendszer 90,2 százalékos pontossággal azonosítja a növénymagokat, amivel a jelenleg elérhető képfelismerő modelleknél is jobb eredményeket ér el.
A fejlesztők hangsúlyozzák: a mesterséges intelligencián alapuló rendszer nem tudja helyettesíteni a szakembereket, ugyanakkor az előzetes azonosítást felgyorsítja, így a kutatók több időt fordíthatnak az eredmények értelmezésére és a történeti összefüggések feltárására.
A rendszert a Shandong Egyetem archeobotanikai laboratóriumában fogják majd letesztelni. A kutatók abban bíznak, hogy a fejlesztés új lehetőségeket nyit az ősi mezőgazdaság, a táplálkozás és a környezeti változások vizsgálatában, miközben a kulturális örökség digitalizálását is elősegítheti.
