الذكاء الاصطناعي في علم الآثار يمهد الطريق لاكتشافات جديدة

غالبًا ما يواجه علم الآثار، وهو دراسة التاريخ القديم من خلال التنقيب عن القطع الأثرية وتحليلها، تحديات مثل المساحات الشاسعة التي يجب استكشافها والطبيعة الهشة للقطع الأثرية. يمكن أن تستغرق الطرق التقليدية وقتاً طويلاً وقد تتسبب في تخطي المواقع أو الكنوز المخفية. يمكن أن يتدخل الذكاء الاصطناعي (AI) للمساعدة في ذلك. على سبيل المثال، استخدم إنجاز حديث في شبه جزيرة يوكاتان التعلم العميق للكشف عن أكثر من 60,000 موقع أثري قديم للمايا لم يكن معروفاً من قبل كانت مخبأة تحت الغطاء النباتي الكثيف.

وعلى وجه الخصوص، يمكن للرؤية الحاسوبية أن تساعد علماء الآثار في تحليل الصور للكشف عن القطع الأثرية ورسم خرائط دقيقة للمواقع القديمة. يمكن لتحليل الصور أن يساعد في الكشف عن الأنماط الخفية في المناظر الطبيعية أو حتى تجميع القطع الأثرية المكسورة معاً لتسريع الاكتشافات والحفاظ على أدق تفاصيل تاريخنا وثقافتنا. ويكشف علماء الآثار عن طرق جديدة تعتمد على الذكاء الاصطناعي لاستكشاف ماضينا بشكل أسرع وأكثر دقة وتبصراً من أي وقت مضى.

نمو تقنيات علم الآثار القائمة على الذكاء الاصطناعي 

بدأ الذكاء الاصطناعي في إحداث موجات في علم الآثار في نهاية القرن العشرين، وذلك بفضل التقدم في تحليل البيانات. وبحلول التسعينيات، بدأ علماء الآثار في استخدام التعلم الآلي والتنقيب عن البيانات لتحليل الكميات الهائلة من المعلومات التي يجمعونها. وكان من أوائل النجاحات الكبيرة استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بأماكن المواقع الأثرية بناءً على أنماط البيانات التاريخية والجغرافية، مما أدى إلى تغيير كيفية التخطيط للحفريات.

من الأمثلة المبكرة على الدور المتنامي للذكاء الاصطناعي في علم الآثار عمل شركة Iconem، وهي شركة مقرها باريس تأسست عام 2010. تستخدم شركة Iconem الطائرات بدون طيار والذكاء الاصطناعي لإنشاء نماذج رقمية ثلاثية الأبعاد للمعالم التاريخية المهددة بالحروب والصراعات والتدهور الطبيعي. من خلال التقاط آلاف الصور، وثّقت Iconem مواقع في أكثر من 20 بلداً، بما في ذلك الآثار القديمة في بومبي والمدن الآشورية في العراق والأديرة البوذية في أفغانستان. تُعد هذه المحفوظات الرقمية موارد قيّمة للتعليم والبحث، خاصةً بالنسبة للمواقع التي يصعب الوصول إليها أو التي تعرضت للتلف.

‍

بحلول عام 2021، تم استخدام الذكاء الاصطناعي في ترميم القطع الأثرية القديمة. واستخدمت مشاريع مثل مبادرة RePAIR في إيطاليا الروبوتات لتجميع القطع الهشة بعناية من أماكن مثل بومبي. واليوم، يستمر دور الذكاء الاصطناعي في علم الآثار في التوسع، حيث يساعد في مهام مثل فك رموز النصوص القديمة وتحليل صور الأقمار الصناعية. لقد أصبح الذكاء الاصطناعي أداة أساسية في الكشف عن تاريخنا والحفاظ عليه.

كيفية استخدام الرؤية الحاسوبية في علم الآثار

الرؤية الحاسوبية هي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يمكّن الحواسيب من فهم البيانات المرئية وتفسيرها. في علم الآثار، تساعد الرؤية الحاسوبية الباحثين في تحليل القطع الأثرية ورسم خرائط للمواقع القديمة وحتى إعادة بناء الهياكل التاريخية. من خلال معالجة الصور ومقاطع الفيديو باستخدام التعلُّم العميق، يمكن للرؤية الحاسوبية استخلاص الرؤى التي تجعل حفظ وتفسير الاكتشافات الأثرية أسهل.

تحليل القطع الأثرية باستخدام الرؤية الحاسوبية

غالبًا ما يعثر علماء الآثار على آلاف القطع مثل الفخار والعظام وغيرها من المواد أثناء الحفريات. تقليدياً، يستغرق تحديد هذه القطع وفهرستها الكثير من الوقت ومعرفة الخبراء. ومع ذلك، يمكن أتمتة هذه العملية باستخدام الرؤية الحاسوبية. على سبيل المثال، يستخدم مشروع Arch-I-Scan في جامعة ليستر نظام التعرف على الصور والتعلم الآلي لتحديد وتسجيل تفاصيل القطع الفخارية تلقائيًا. يمكن للنظام تحليل الصور من الأجهزة المحمولة باليد وتصنيف القطع الأثرية حسب الحجم والشكل والتصميم والملمس.

‍

رسم الخرائط القائمة على الرؤية للمواقع الأثرية

الذكاء الاصطناعي مفيد بشكل خاص في المراحل الأولى من المشاريع الأثرية. إذ يمكن أن يساعد في تحديد المواقع الأثرية المحتملة قبل بدء أي حفر ويقلل من مخاطر الإضرار بالمناطق التاريخية. من خلال معالجة الصور الجوية أو صور الأقمار الصناعية، يمكن لنماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLOv8 يمكن أن تستخدم الكشف عن الأجسام للكشف عن المواقع المدفونة. YOLOv8 يمكن تدريبها لاكتشاف التغيرات الطفيفة في المناظر الطبيعية التي يمكن أن تشير إلى وجود هياكل مدفونة، مثل الجدران أو الطرق أو المباني القديمة. في الواقع، يمكن أن تشير الاختلافات الطفيفة في لون التربة أو نمو الغطاء النباتي أو نسيج الأرض إلى وجود بقايا تحت الأرض.

‍

ومن الأمثلة الجيدة على ذلك دراسة حالة في منطقة ألتو مينهو في البرتغال. طوّر الباحثون نموذجًا للذكاء الاصطناعي تم تدريبه على تلال الدفن المشروحة باستخدام تقنية تسمى زيادة البيانات، والتي توسع مجموعة البيانات من خلال إنشاء أمثلة تدريب جديدة مماثلة. يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي اقتراح مواقع تلال دفن جديدة محتملة. على الرغم من التحدي المتمثل في الإيجابيات الخاطئة بسبب المنظور الجوي لبيانات ليدار، فقد حقق هذا النهج معدل نجاح بنسبة 72.53% بعد التحقق من صحة الخبراء.

إعادة بناء ثلاثي الأبعاد للقطع الأثرية القديمة

غالباً ما يعثر علماء الآثار على قطع مكسورة بدلاً من قطع أثرية سليمة أثناء التنقيب. عادةً ما يكون تجميع هذه الأجزاء معاً مهمة بطيئة ودقيقة. ومع ذلك، فإن إعادة البناء ثلاثي الأبعاد بمساعدة الذكاء الاصطناعي أسرع بكثير. فباستخدام النماذج الرقمية ثلاثية الأبعاد، يمكن للخوارزميات تحليل أشكال الأجزاء وإعادة بناء القطع الأثرية الأصلية بدقة. وتوفر هذه العملية الوقت وتوفر قياسات دقيقة وفهمًا أفضل للقطع الأثرية التي يمكن أن تقدم رؤى أعمق حول الثقافات التي صنعتها.

‍

الذكاء الاصطناعي في علم الآثار تحت الماء

أحد المجالات المثيرة للذكاء الاصطناعي في استكشاف الماضي هو علم الآثار تحت الماء. ففي مدينة باياي، وهي مدينة رومانية مغمورة بالمياه قبالة سواحل إيطاليا، يساعد الذكاء الاصطناعي في مراقبة الآثار القديمة تحت سطح البحر والحفاظ عليها. قامت شركة WSense، وهي شركة ناشئة متخصصة في الاتصالات تحت الماء، بتطوير شبكة من أجهزة المودم الصوتية وأجهزة الاستشعار التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. تتكيف هذه الأنظمة مع ظروف البحر المتغيرة في الوقت الفعلي وتنقل البيانات البيئية. وهي تتيح إمكانية مراقبة الموقع عن بُعد، ومساعدة الغواصين على التواصل والتنقل تحت الماء، ويمكن أن تكون متاحة قريباً للسياح من خلال أجهزة لوحية ذكية تفاعلية.

‍

استخدام الذكاء الاصطناعي لفهم النصوص القديمة

يحقق الذكاء الاصطناعي أيضًا خطوات واسعة في فك رموز النصوص القديمة. وتستخدم أداة Ithaca من DeepMind، وهي أداة متطورة تستخدم التعلم العميق لاستعادة النقوش التالفة وتحديد أصولها وتأريخها بدقة. وقد تم تدريب Ithaca على مجموعة بيانات ضخمة من النقوش اليونانية، ويمكنه ترميم النصوص بدقة 62% وتأريخها في حدود 30 عاماً من عمرها الحقيقي. يُعيد الذكاء الاصطناعي تعريف البحث التاريخي من خلال السماح للعلماء بإعادة دراسة الفترات الرئيسية في التاريخ اليوناني بدقة أكبر. وعند دمجها مع الخبرة البشرية، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحسين دقة ترميم النصوص بشكل كبير.

‍

إيجابيات وسلبيات استخدام الذكاء الاصطناعي في علم الآثار

يقدم الذكاء الاصطناعي العديد من الفوائد لمجال علم الآثار، ويمكن أن يساعد علماء الآثار في الكشف عن الأنماط والرؤى التي قد تفوتهم. فيما يلي بعض الفوائد الرئيسية للذكاء الاصطناعي في علم الآثار:

• يحسن الدقة في تحديد القطع الأثرية وتصنيفها.
• يقلل من الأخطاء البشرية، مما يؤدي إلى تفسيرات أكثر دقة.
• يضمن استناد النتائج إلى بيانات قوية بدلاً من التحيزات الشخصية.
• يساعد الذكاء الاصطناعي في إنشاء سجلات مفصلة للقطع الأثرية التي يمكن مشاركتها في جميع أنحاء العالم
• تسهل الابتكارات الذكية على الباحثين التعاون والحفاظ على التاريخ الثقافي القيّم للأجيال القادمة

على الرغم من الفوائد العديدة، إلا أن هناك أيضاً تحديات تتعلق بالاعتماد على الذكاء الاصطناعي في علم الآثار. فيما يلي بعض التحديات الرئيسية للذكاء الاصطناعي في علم الآثار:

• قد تطغى الأدوات الرقمية على الأساليب الأثرية التقليدية.
• قد تفقد المهارات والتقنيات العملية التي تم تطويرها على مدى قرون أهميتها.
• تحتاج الشواغل الأخلاقية، مثل حماية التراث الثقافي وحقوق السكان الأصليين، إلى دراسة متأنية.
• قد يقلل الاعتماد المفرط على التكنولوجيا من التفكير النقدي والإبداع الذي تضيفه الخبرة البشرية إلى علم الآثار.

بشكل عام، من المهم تحقيق توازن يدعم الممارسات الأثرية التقليدية بدلاً من أن يحل محلها. التواصل المفتوح بين أخصائيي الذكاء الاصطناعي وعلماء الآثار ضروري للحفاظ على التوازن.

ما هي عوامل تطبيق الذكاء الاصطناعي في علم الآثار؟

يتطلب إدماج الذكاء الاصطناعي في علم الآثار تخطيطاً دقيقاً للتأكد من أنه يكمّل الأساليب التقليدية ولا يحل محلها. ولإدخال أدوات الذكاء الاصطناعي بنجاح في البحوث الأثرية، من المهم اتباع بعض الخطوات الرئيسية. أولاً، ضع أهدافاً واضحة لاستخدام الذكاء الاصطناعي، سواء لتسريع تحليل البيانات، أو تحسين تصنيف القطع الأثرية، أو المساعدة في رسم خرائط المواقع. إن وجود أهداف محددة يساعدك على اختيار أدوات الذكاء الاصطناعي المناسبة لاحتياجاتك البحثية.

ثم، أثناء اختيار أدوات الذكاء الاصطناعي، ضع في اعتبارك مدى ملاءمتها لأهدافك الأثرية. من الناحية المثالية يجب أن تكون الأدوات قابلة للتطوير، وقادرة على التعامل مع كميات متزايدة من البيانات، وسهلة الاستخدام بحيث يمكن لعلماء الآثار استخدامها بفعالية دون الحاجة إلى معرفة تقنية واسعة. من المهم أيضًا مراعاة الفعالية من حيث التكلفة، حيث يمكن أن تكون حلول الذكاء الاصطناعي مكلفة في التنفيذ والصيانة.

خلاصة النتائج التي توصلنا إليها

يعمل الذكاء الاصطناعي على تغيير وجه علم الآثار، مما يجعله أسرع وأكثر دقة وسهولة في الوصول إليه. من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات، والكشف عن المواقع المخفية، واستعادة القطع الأثرية القديمة، يعمل الذكاء الاصطناعي على تحسين كيفية استكشافنا وفهمنا للماضي. وقدرته على معالجة المعلومات بسرعة ودقة تسمح لعلماء الآثار بالوصول إلى اكتشافات كانت تستغرق سنوات لتحقيقها بالطرق التقليدية. وبينما يستمر الذكاء الاصطناعي في التطور، فإن قدرته على كشف المزيد عن تاريخنا غير محدودة. يبدو مستقبل علم الآثار واعداً، حيث يلعب الذكاء الاصطناعي دوراً رئيسياً في الحفاظ على تراثنا الثقافي وتعميق فهمنا للحضارات القديمة.

لمعرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي، تفضل بزيارة مستودع GitHub الخاص بنا وتفاعل مع مجتمعنا. استكشف تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التصنيع والزراعة على صفحات الحلول الخاصة بنا. 🚀