Новости истории
Статьи и заметки
- Археология
- Всеобщая история
- Историческая поэзия и проза
- История Пензенского края
- История России
- Полезные и интересные сайты
- Разное
- Тесты по истории
- Шпаргалка
Конкурс работ
Создать тест
Авторам
Друзья сайта
Вопрос-ответ
О проекте
Контакты
Новые статьи:
На сайте Пензенского государственного университета запущен онлайн-проект, посвященный 1100-летию принятия ислама Волжской БулгариейСистематизация керамической посуды всегда была непростой задачей для археологов. Теперь корпеть на сотнями фрагментов, пытаясь определить их происхождение, не требуется — все сделает компьютерный интеллект.
Об этом сообщает издание EurekAlert!.
Специалисты из Университета Северной Аризоны разработали технологию, которая позволяет определить предназначение и первоначальное положение того или иного черепка. Используя форму машинного обучения, известную как сверточные нейронные сети (CNN), археологи создали компьютеризированный метод. Данный метод эмулирует мыслительные процессы человеческого разума при анализе визуальной информации.
Звучит сложно, однако по сути компьютер располагает определенной информацией, накопленной человеком о семействах керамических предметов. Это позволяет машине в кратчайшие сроки сортировать фрагменты керамики по определенным категориям.
Археологи объяснили, что таким образом нейросеть не только экономит время — обычно, разбирая черепки, ученые тратили на это десятки, если не сотни часов. Простите за каламбур, но, используя человеческие знания, компьютер исключает человеческий фактор, так как снижается вероятность ошибки из-за рассеянности и усталости.
«Теперь, используя цифровые фотографии керамики, компьютеры могут выполнять то, что раньше включало в себя сотни часов утомительной, кропотливой и затягивающей глаз работы археологов, которые физически сортировали кусочки разбитой керамики по группам за долю времени и с большей последовательностью», — заметил один из авторов технологии археолог Лешек Павлович (Leszek Pawlowicz).
Чтобы создать идеального компаньона, Павлович и его соратник — антрополог Крис Дауном (Chris Downum) — собрали тысячи фотографий классифицированной керамики. За относительно короткий период времени компьютер научился идентифицировать гончарную керамику с точностью, сопоставимой, а иногда и лучше, чем человеческими экспертами.
Сейчас специалисты собираются масштабировать технологию, чтобы как можно большее число археологов смогло воспользоваться CNN. «Я горячо надеюсь, что коллеги примут этот подход и сделают это быстро. Это просто замечательно», — заявил профессор археологии Университета Вирджинии Стивен Плог (Stephen Plog).