Công dụng AI cho ngành khảo cổ học: dự đoán, tìm kiếm, phân tích

Tags: ai

Công nghệ AI đang len lỏi vào đời sống của chúng ta, nhưng ở Việt Nam, việc AI có thể tác động đến ngành khảo cổ học, chắc hẳn là chưa nhiều người nghĩ tới. Ở bài viết này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu, tác động và công dụng của AI đến ngành khảo cổ học, cách mà nó thay đổi các phương án khám phá lịch sử cổ đại.

Khảo cổ học, môn học nghiên cứu lịch sử nhân loại thông qua việc khai quật các địa điểm và phân tích hiện vật, đang được cách mạng hóa bởi sức mạnh của trí tuệ nhân tạo (AI).

Hãy tưởng tượng việc sử dụng các thuật toán tiên tiến để tìm kiếm các địa điểm ẩn giấu, dự đoán nơi nên đào bới và phân tích hiện vật với độ chính xác đáng kinh ngạc. Đó chính xác là cách AI đang cách mạng hóa khảo cổ học – thông qua mô hình dự đoán, phát hiện địa điểm và phân tích hiện vật!

AI: Công cụ mới cho khảo cổ học – Ứng dụng dữ liệu vào miền đất sa mạc cằn cỗi

Trong những sa mạc rộng lớn của Peru và bán đảo Ả Rập, những kho báu ẩn giấu của các nền văn minh cổ đại nằm dưới lớp cát. Trong nhiều thế kỷ, các nhà khảo cổ đã khai quật cẩn thận những địa điểm này, ghép lại câu chuyện lịch sử nhân loại từng hiện vật một. Nhưng giờ đây, một công cụ mới đang cách mạng hóa lĩnh vực khảo cổ học: Trí tuệ nhân tạo (AI).

AI đang thay đổi cách các nhà khảo cổ phát hiện, phân tích và giải thích các địa điểm khảo cổ.

Mô hình dự đoán: Dự đoán nơi nên đào bới

Mô hình dự đoán sử dụng các thuật toán AI để phân tích khối lượng lớn dữ liệu và dự đoán vị trí có thể có của các địa điểm khảo cổ. AI có thể xác định các địa điểm khai quật tiềm năng bị bỏ qua bằng các phương pháp truyền thống, bằng cách xem xét các mẫu trong dữ liệu lịch sử, địa lý và môi trường.

Cách thức hoạt động của mô hình dự đoán

• Thu thập dữ liệu: Quá trình bắt đầu bằng việc thu thập một lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Bao gồm ảnh vệ tinh, hệ thống thông tin địa lý (GIS), dữ liệu khí hậu, bản đồ thành phần đất và thậm chí cả hồ sơ lịch sử và văn bản.
• Nhận dạng mẫu: Các thuật toán học máy sau đó phân tích các tập dữ liệu này để xác định các mẫu và mối tương quan. Ví dụ, nếu một số lượng đáng kể các khu định cư cổ được tìm thấy gần nguồn nước hoặc trên một số loại địa hình nhất định, AI sẽ phát hiện ra những xu hướng này và sử dụng chúng để đưa ra dự đoán.
• Dự đoán: AI có thể sử dụng các mẫu được xác định để dự đoán vị trí có thể có của các địa điểm khảo cổ chưa được khám phá. Nó tạo ra bản đồ nhiệt hoặc mô hình dự đoán làm nổi bật các địa điểm khai quật tiềm năng. Nó cũng ưu tiên các khu vực có khả năng cao nhất mang lại kết quả đáng kể.

Lợi ích của mô hình dự đoán

• Hiệu quả: Các phương pháp khảo cổ truyền thống có thể tốn thời gian và nhiều công sức. Tuy nhiên, mô hình dự đoán đẩy nhanh quá trình này đáng kể bằng cách hướng dẫn các nhà khảo cổ đến các địa điểm hứa hẹn nhất.
• Tiết kiệm chi phí: Tập trung nỗ lực vào các địa điểm khai quật khả thi làm giảm chi phí của các cuộc khai quật thăm dò. Điều này cho phép phân bổ nguồn lực và kinh phí tốt hơn, làm cho các dự án khảo cổ bền vững hơn.
• Bảo tồn: Mô hình dự đoán giúp bảo tồn các hiện vật và cấu trúc lịch sử mỏng manh bằng cách xác định các địa điểm mà không cần khai quật rộng rãi. Phương pháp phi xâm lấn này đảm bảo các địa điểm vẫn nguyên vẹn để nghiên cứu và du lịch trong tương lai.
• Phạm vi rộng: AI có thể xử lý khối lượng lớn dữ liệu mà con người sẽ phải tốn nhiều thời gian để phân tích thủ công. Khả năng này cho phép khám phá các khu vực rộng lớn, xa xôi có thể vẫn chưa được điều tra.

Ví dụ thực tế:

• Peru: Các nhà khảo cổ đã sử dụng AI để phân tích ảnh vệ tinh và bản đồ địa hình nhằm xác định các địa điểm tiềm năng của các khu định cư cổ đại trong sa mạc Nazca. Kết quả là, họ đã phát hiện ra nhiều địa điểm mới, bao gồm cả những địa điểm chưa được biết đến trước đây, và hiểu rõ hơn về nền văn minh Nazca.
• Mesopotamia: Một nghiên cứu gần đây về đồng bằng Mesopotamia đã sử dụng AI để xác định các khu vực quan tâm mới với độ chính xác 80%. Điều này mang lại những hiểu biết tiềm năng về các nền văn minh bị thất lạc.

Theo Click Digital, AI có thể giúp các nhà khảo cổ phát hiện ra những bí mật ẩn giấu trong quá khứ và tăng cường hiểu biết của chúng ta về lịch sử nhân loại.

Tìm kiếm, phát hiện địa điểm: Tìm kiếm những báu vật bị ẩn giấu

AI-driven site discovery involves using advanced technologies such as drones and remote sensing to locate archaeological sites. These technologies provide high-resolution images and AI-analyzed data to detect anomalies and features indicative of human activity.

Cách AI thay đổi việc phát hiện địa điểm

• Ảnh vệ tinh và cảm biến từ xa: Các thuật toán AI phân tích ảnh vệ tinh và dữ liệu cảm biến từ xa để phát hiện các bất thường tinh vi trên bề mặt trái đất. Những bất thường này thường biểu thị sự hiện diện của các cấu trúc hoặc hiện vật bị chôn vùi. Ví dụ, những thay đổi trong các mẫu thực vật hoặc thành phần đất có thể nhìn thấy trong ảnh hồng ngoại hoặc đa phổ có thể báo hiệu hoạt động của con người từ hàng thế kỷ hoặc hàng thiên niên kỷ trước.
• Hệ thống thông tin địa lý (GIS): Kết hợp AI với GIS cho phép phân lớp nhiều loại dữ liệu, chẳng hạn như bản đồ địa hình, dữ liệu khí hậu và hồ sơ lịch sử. Phương pháp phân lớp này giúp xác định các khu vực phù hợp với điều kiện môi trường và địa lý của các địa điểm cổ được biết đến.
• Công nghệ LIDAR: Công nghệ Light Detection and Ranging (LIDAR), sử dụng xung laser để tạo ra bản đồ 3D chi tiết về bề mặt mặt đất, đặc biệt hiệu quả trong các khu vực rừng rậm hoặc mọc um tùm. AI có thể xử lý dữ liệu LIDAR để tiết lộ các cấu trúc ẩn giấu, chẳng hạn như những tàn tích Maya rộng lớn được phát hiện bên dưới tán rừng rậm của Guatemala.
• Mô hình dự đoán: Giống như tôi đã đề cập trước đó, AI sử dụng dữ liệu lịch sử và môi trường để xây dựng mô hình dự đoán. Các mô hình này làm nổi bật các khu vực có xác suất cao chứa các địa điểm chưa được khám phá, hướng dẫn các nhà khảo cổ đến những địa điểm hứa hẹn nhất.

Lợi ích của AI trong phát hiện địa điểm

• Độ chính xác được nâng cao: Khả năng xử lý và phân tích các tập dữ liệu lớn một cách nhanh chóng và chính xác của AI dẫn đến dự đoán địa điểm đáng tin cậy hơn. Điều này làm giảm nhu cầu khai quật mang tính suy đoán và tăng khả năng có những khám phá quan trọng.
• Hiệu quả về chi phí: Các cuộc khảo sát và khai quật khảo cổ truyền thống có thể tốn kém và tốn thời gian. AI hợp lý hóa quá trình này bằng cách thu hẹp các khu vực tìm kiếm, làm cho các dự án dễ quản lý hơn và khả thi về tài chính.
• Dễ tiếp cận các khu vực xa xôi: Nhiều địa điểm khảo cổ tiềm năng nằm ở những vùng xa xôi hoặc khó tiếp cận. AI, kết hợp với các công nghệ như máy bay không người lái và LIDAR, cho phép các nhà nghiên cứu khám phá những khu vực này mà không cần đến các đội ngũ thực địa rộng lớn.
• Khám phá phi xâm lấn: Các phương pháp do AI điều khiển thường dựa vào cảm biến từ xa và phân tích dữ liệu, giảm thiểu nhu cầu khai quật xâm lấn. Phương pháp phi xâm lấn này giúp bảo tồn tính toàn vẹn của các địa điểm và hiện vật.

Ví dụ thực tế:

• Guatemala: AI được sử dụng để phân tích dữ liệu LiDAR từ rừng rậm Guatemala và phát hiện ra hơn 60.000 cấu trúc Maya bị chôn vùi. Phát hiện này đã thay đổi cách chúng ta hiểu về nền văn minh Maya và phạm vi của nó.

Có thể thấy rằng, AI là một công cụ mạnh mẽ để phát hiện các địa điểm khảo cổ ẩn giấu, đặc biệt là trong những khu vực khó tiếp cận hoặc bị che khuất bởi thảm thực vật dày đặc.

Phân tích hiện vật: Giải mã những báu vật của quá khứ

Phân tích hiện vật là một lĩnh vực khác mà AI đang đạt được những tiến bộ đáng kể. Các thuật toán AI có thể phân loại và phân tích hiện vật với độ chính xác đáng kinh ngạc, xác định vật liệu, niên đại và ý nghĩa văn hóa nhanh chóng và chính xác hơn các phương pháp truyền thống.

Cách AI thay đổi phân tích hiện vật

• Nhận dạng và phân loại hình ảnh: Các công cụ nhận dạng hình ảnh do AI cung cấp có thể phân loại hiện vật một cách nhanh chóng và chính xác. Các công cụ này phân tích hình ảnh độ phân giải cao của hiện vật, xác định các đặc điểm như hình dạng, hoa văn và vật liệu. Ví dụ, AI có thể phân biệt giữa các phong cách gốm, công cụ và đồ trang trí, cung cấp thông tin có giá trị về nguồn gốc và cách sử dụng của hiện vật.
• Mô hình hóa và tái tạo 3D: Các thuật toán AI có thể tạo ra các mô hình 3D chi tiết của hiện vật từ ảnh chụp hoặc quét. Các mô hình này giúp các nhà nghiên cứu hiểu được cấu trúc và chức năng của hiện vật mà không cần xử lý vật lý, có thể rủi ro. Trong một số trường hợp, AI thậm chí có thể tái tạo các hiện vật bị vỡ, nối các mảnh gốm hoặc tượng bị vỡ lại với nhau để tiết lộ hình dạng ban đầu của chúng.
• Phân tích vật liệu: AI hỗ trợ phân tích thành phần của hiện vật. Bằng cách kiểm tra dữ liệu từ các kỹ thuật như quang phổ và huỳnh quang tia X, AI có thể xác định các vật liệu được sử dụng để tạo ra hiện vật. Thông tin này giúp các nhà khảo cổ hiểu được quy trình sản xuất cổ đại và mạng lưới thương mại.
• Phân tích ngữ cảnh: AI có thể phân tích ngữ cảnh mà hiện vật được tìm thấy, xem xét các yếu tố như vị trí của chúng trong một địa điểm, thành phần đất xung quanh và các hiện vật liên quan. Phân tích ngữ cảnh này cung cấp thông tin chi tiết về cách thức và lý do sử dụng hiện vật, cũng như tầm quan trọng của chúng trong một khung văn hóa rộng lớn hơn.

Lợi ích của AI trong phân tích hiện vật

• Tăng hiệu quả: AI đẩy nhanh đáng kể quá trình phân tích hiện vật, cho phép các nhà nghiên cứu xử lý và giải thích khối lượng lớn dữ liệu một cách nhanh chóng. Hiệu quả này đặc biệt có giá trị trong các cuộc khai quật quy mô lớn, nơi họ khai quật hàng nghìn hiện vật.
• Độ chính xác được nâng cao: Các thuật toán AI có thể phân tích hiện vật với độ chính xác cao, giảm thiểu khả năng xảy ra lỗi của con người. Độ chính xác này đảm bảo rằng các giải thích và phân loại dựa trên dữ liệu khách quan hơn là phán đoán chủ quan.
• Bảo tồn và dễ tiếp cận: Mô hình hóa 3D và lưu trữ kỹ thuật số do AI điều khiển cho phép bảo tồn các hồ sơ chi tiết về hiện vật. Những hồ sơ kỹ thuật số này có thể được chia sẻ với các nhà nghiên cứu trên toàn thế giới, tạo điều kiện thuận lợi cho sự hợp tác và mở rộng quyền truy cập vào các phát hiện khảo cổ.
• Khám phá đột phá: Khả năng phát hiện các mẫu và mối liên kết có thể bị bỏ qua bởi các nhà nghiên cứu con người của AI dẫn đến những khám phá và giải thích mới. Ví dụ, AI có thể xác định một mối liên kết chưa được công nhận trước đây giữa các hiện vật từ các nền văn hóa hoặc thời kỳ khác nhau.

Ví dụ thực tế

• Pompeii: AI được sử dụng để tái tạo kỹ thuật số kiến trúc và hiện vật của thành phố Pompeii. Bằng cách phân tích tàn tích của các tòa nhà và vật thể, các thuật toán AI đã giúp tái tạo lại diện mạo của Pompeii trước khi nó bị chôn vùi bởi vụ phun trào của núi Vesuvius. Những bản tái tạo này cung cấp bối cảnh có giá trị để hiểu cuộc sống hàng ngày của cư dân của nó.

So sánh 3 phương pháp khảo cổ truyền thống và phương pháp sử dụng AI

Phương pháp	Ưu điểm	Nhược điểm
1. Khảo sát trên mặt đất	Hiệu quả trong các khu vực nhỏ; cho phép khám phá trực tiếp	Tốn thời gian và công sức; khó tiếp cận các khu vực xa xôi
2. Ảnh chụp trên không	Cung cấp tầm nhìn tổng quan về một khu vực lớn; có thể phát hiện ra những địa điểm ẩn giấu	Không thể phát hiện ra những địa điểm bị chôn vùi hoặc bị che khuất bởi thảm thực vật; có thể bị ảnh hưởng bởi điều kiện thời tiết
3. Khai quật	Cung cấp thông tin chi tiết về một địa điểm; cho phép thu thập hiện vật	Xâm phạm; có thể làm hỏng các địa điểm; tốn kém
Phương pháp: Phân tích bằng dữ liệu và AI	Hiệu quả; có thể xử lý khối lượng lớn dữ liệu; có thể phát hiện ra những địa điểm ẩn giấu; có thể phân tích hiện vật một cách chính xác	Phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu; có thể tạo ra những dự đoán sai; cân nhắc về mặt đạo đức

Tương lai của AI trong khảo cổ học

Sự kết hợp của AI trong khảo cổ học vẫn đang ở giai đoạn đầu, nhưng tiềm năng của nó là vô cùng lớn. Những phát triển trong tương lai có thể bao gồm các mô hình dự đoán tinh vi hơn, các công nghệ hình ảnh nâng cao và các thuật toán cải tiến cho phân tích hiện vật. Mục tiêu là tạo ra một sự hiểu biết đầy đủ hơn, chính xác và hiệu quả hơn về lịch sử nhân loại.

AI là một công cụ mạnh mẽ để khám phá những bí mật của quá khứ và tăng cường sự hiểu biết của chúng ta về lịch sử nhân loại.

Thách thức và cân nhắc

Mặc dù AI mang lại nhiều lợi ích nhưng cũng có những thách thức cần xem xét:

• Chất lượng dữ liệu: Độ chính xác của dự đoán AI phụ thuộc vào chất lượng và độ đầy đủ của dữ liệu.
• Mối quan tâm về đạo đức: Việc sử dụng AI trong khảo cổ học phải được cân bằng với sự tôn trọng di sản văn hóa và lợi ích của các cộng đồng bản địa.
• Hợp tác liên ngành: Thực hiện thành AI trong khảo cổ học đòi hỏi sự hợp tác giữa các nhà khảo cổ, nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia AI.

Bảng tóm tắt 3 công dụng chính của AI cho ngành khảo cổ học

Chủ đề	Mô tả	Lợi ích	Thách thức
Mô hình dự đoán địa điểm	Dự đoán vị trí địa điểm khảo cổ bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử, địa lý, môi trường	Hiệu quả, tiết kiệm chi phí, bảo tồn, phạm vi rộng	Chất lượng dữ liệu
Tìm kiếm, phát hiện địa điểm	Sử dụng công nghệ tiên tiến như máy bay không người lái, ảnh vệ tinh để tìm kiếm địa điểm khảo cổ	Độ chính xác cao, hiệu quả về chi phí, dễ tiếp cận khu vực xa xôi, khám phá phi xâm lấn	Chất lượng dữ liệu
Phân tích hiện vật	Phân loại và phân tích hiện vật với độ chính xác cao	Tăng hiệu quả, độ chính xác cao, bảo tồn, khám phá đột phá	Chất lượng dữ liệu
Tổng quan	AI cách mạng hóa khảo cổ học, giúp khám phá và hiểu rõ hơn lịch sử nhân loại	Hiệu quả, chính xác, bảo tồn, mở rộng kiến thức	Đạo đức, chất lượng dữ liệu, hợp tác liên ngành

Nhận xét

AI đang cách mạng hóa khảo cổ học, mang lại nhiều lợi ích đáng kể. AI giúp các nhà khảo cổ phát hiện các địa điểm mới, phân tích hiện vật với độ chính xác cao và tiết kiệm thời gian và chi phí. Tuy nhiên, cần phải cân nhắc kỹ lưỡng về mặt đạo đức và đảm bảo rằng AI được sử dụng một cách có trách nhiệm và tôn trọng di sản văn hóa. Sự kết hợp giữa kiến thức chuyên môn của các nhà khảo cổ và sức mạnh của AI hứa hẹn sẽ mở ra một kỷ nguyên mới cho nghiên cứu khảo cổ học.

Kết luận

AI đang cách mạng hóa khảo cổ học, cho phép khám phá và phân tích các địa điểm và hiện vật lịch sử với tốc độ và độ chính xác chưa từng có. Bằng cách tận dụng mô hình dự đoán, phát hiện địa điểm và phân tích hiện vật, AI đang giúp khám phá những bí mật của quá khứ và tăng cường sự hiểu biết của chúng ta về lịch sử nhân loại.

AI không chỉ đơn thuần là công cụ tìm kiếm hiện vật; nó còn giúp chúng ta kết nối những điểm chấm của lịch sử nhân loại, giúp chúng ta hiểu được nguồn gốc của mình và có lẽ, đưa ra những cái nhìn sâu sắc về nơi chúng ta đang đi.

Trong khi AI mang đến những tiến bộ đáng kể, nó cũng đặt ra những vấn đề về đạo đức cần được cộng đồng chuyên nghiệp xem xét kỹ lưỡng. Cân bằng đổi mới và trách nhiệm là chìa khóa cho tương lai của nghiên cứu khảo cổ học.

[++++]

• Đọc thêm kiến thức về AI, Machine Learning
• Nếu bạn cần Dịch vụ marketing AI, liên hệ Click Digital ngay.
• Hoặc đầu tư vào trí tuệ nhân tạo bằng cách mua token Saigon (ký hiệu: SGN) thông qua sàn giao dịch Pancakeswap: https://t.co/KJbk71cFe8 (đừng lo lắng về low liquidity, hãy trở thành nhà đầu tư sớm) (cách mua: tìm hiểu trên Google về thao tác giao dịch trên sàn phi tập trung Pancakeswap, cực kỳ an toàn).
• Được hỗ trợ bởi Công ty Click Digital
• Nâng cao kiến thức về AI + Machine Learning
• Địa chỉ token trên mạng BSC: 0xa29c5da6673fd66e96065f44da94e351a3e2af65
• Twitter: https://twitter.com/SaigonSGN135/
• Staking SGN: http://135web.net/

• Invest in Artificial Intelligence by BUYING Saigon token (symbol: SGN) through the Pancakeswap exchange: https://t.co/KJbk71cFe8 (do not worry about low liquidity, be an early investor) (how to buy: search on Google for instructions on trading on the decentralized Pancakeswap exchange, it’s secure).
• Backed by Click Digital Company
• Enhancing AI + Machine Learning knowledge
• BSC address: 0xa29c5da6673fd66e96065f44da94e351a3e2af65
• Twitter: https://twitter.com/SaigonSGN135/
• Staking SGN: http://135web.net/