14:36 2022-06-27 science - citeste alte articole pe aceeasi tema
Comentarii Adauga Comentariu

_ Modelul de învățare automată poate detecta arta rock australiană ascunsă

_ Modelul de învățare automată poate detectează arta rock australiană ascunsă

Cercetătorii au dezvoltat o modalitate de a detecta prezența artei rupestre în zone îndepărtate, greu accesibile din peisajele accidentate ale Australiei, folosind metode de învățare automată (ML).

< Condus de Dr. Andrea Jalandoni, un arheolog digital de la Centrul de Cercetare Socială și Culturală al Universității Griffith, studiul a folosit sute de imagini de artă rupestre găsite în Parcul Național Kakadu pentru a antrena un model ML pentru a detecta dacă arta rupestre pictată a fost prezent în imagine.

Modelul a obținut o rată de succes de 89%, ceea ce înseamnă că a determinat ce imagini conțineau artă rupestre de marea majoritate a ori.

„Unele dintre aceste site-uri nu sunt ușor accesibil, așa că atenuarea timpului, efortului și cheltuielilor pentru organizarea unor misiuni de explorare este de o mare valoare pentru acest tip de cercetare arheologică în unele dintre cele mai îndepărtate zone ale Australiei, „, a spus dr. Jalandoni.

„Odată ce modelul nostru ML stabilește dacă o zonă fotografiată poate conține artă rupestre nedescoperită anterior, oamenii de știință pot apoi să intre și să verifice adevărul site-ului pentru a verifica dacă există artă rupestre prezentă. și raportați mai departe.”

Dr. Jalandoni și co-autorul principal Dr. Nayyar Zaidi de la Universitatea Deakin au lucrat îndeaproape cu bătrânii tradiționali din Parcul Național Kakadu la studiu.

Dr. Zaidi a spus că „lucrarea a demonstrat puterea pe care ML și AI o aduc cercetării arheologice și deschide calea către cercetări de ultimă oră, cu un impact semnificativ în următorii ani – suntem încântați de a doua fază a studiului nostru.”

În zonele în care există numeroase situri de artă rupestre, o mare parte din arta rupestre este neidentificată și, prin urmare, rămâne neînregistrată și necercetată.

Automatizarea numeroaselor procese în cercetarea artei rupestre ar putea facilita foarte mult cercetarea artei rupestre în multe moduri, cum ar fi prin recunoașterea și detectarea obiectelor, extragerea motivelor, reconstrucția obiectelor, grafice și reprezentări de cunoaștere a imaginii, a spus echipa de cercetare.

Dr. Jalandoni a spus că, având în vedere eficacitatea modelului ML utilizat în acest studiu, metoda ar putea fi folosită pentru a antrena modele care sunt specifice artei rupestre găsite în diferite regiuni ale lumii.

Ea a spus că descoperirile ar putea, de asemenea, fi util în dezvoltarea unei aplicații pe care turiștii ar putea să o folosească pentru a încărca imagini cu exemple de artă rupestre potențial nedescoperite pentru analize ulterioare.

„Dacă sunteți turist într-o zonă care ar putea avea artă rupestre în ea și faci fotografii, unul dintre obiectivele viitoare este să dezvoltăm o aplicație în care să-ți poți adăuga imaginea la colecție pentru a vedea dacă a fost documentată sau dacă ar putea fi artă rupestre nedescoperită care trebuie examinată”, dr. Jalandoni a spus.

„Deci ar permite cetățenilor de știință de pe teren să ia parte la cercetări arheologice importante.”

Descoperirile, „Cu privire la utilizarea metodelor de învățare automată în arta rupestrei”. Research with Application to Automatic Painted Rock Art Identification,” au fost publicate în Jurnalul o f Știința arheologică.

(Fluierul)

Inapoi