Uma equipe conjunta de especialistas da Technion e da Universidade de Haifa
desenvolveu uma nova tecnologia que permite coletar "quebra-cabeças" arqueológicos no modo automático. Estamos falando de fragmentos de descobertas que uma pessoa pode combinar em um único todo pode ser difícil. Mas o computador “entende” como prender corretamente uma peça à outra para obter o padrão, a imagem ou a embarcação original.
Os desenvolvedores da tecnologia dizem que os cientistas estão procurando uma solução para o "problema dos quebra-cabeças arqueológicos" há muitos anos. Além da arqueologia, a nova técnica é aplicável em outros ramos da ciência, incluindo arqueografia, biologia, arqueologia.
Os programadores desenvolveram sistemas para coletar quebra-cabeças (não arqueológicos, comuns) por muitas décadas. O primeiro programa desse tipo apareceu em 1964, ela sabia montar quebra-cabeças de 9 elementos. A tecnologia moderna lida com milhares de fragmentos. Eles são montados juntos, encontrando áreas semelhantes em cores ou imagens à superfície.
Os cientistas israelenses decidiram tentar pegar a tecnologia (relativamente) antiga e aplicá-la para resolver novos problemas. Um deles, como mencionado acima, é a combinação de fragmentos díspares de artefatos arqueológicos. Pode ser um mosaico, vaso de barro, outros elementos. Na verdade, a maioria dos achados arqueológicos são armazenados apenas na forma em que foram encontrados - seções individuais de algo maior. Quando um cientista, um homem, é levado para o trabalho de conectar elementos, ele precisa de vários dias a vários anos para concluir a tarefa.
O problema é que nem sempre está claro qual fragmento faz parte do quê. O computador lida com essa tarefa muito mais rapidamente. Uma rede neural treinada de maneira especial pode empilhar elementos na ordem em que deveria ser.
"Escolhemos a arqueologia não apenas porque é uma herança cultural de séculos, mas também porque não existem tantas inovações tecnológicas usadas na arqueologia",
disse um dos representantes da equipe de desenvolvimento. “Na maioria dos casos, os artefatos arqueológicos não são“ limpos ”, na maioria das vezes são quebrados, corroídos e contaminados. Algoritmos extremamente modernos são necessários para restaurar a aparência original das descobertas. É por isso que a arqueologia é um desafio para os especialistas em tecnologia da informação.
Para tornar seu método confiável, os cientistas treinaram a rede neural para distinguir entre três tipos de achados problemáticos - destruídos, desbotados e erodidos. O problema mais frequente é que, mesmo que fragmentos de algo que antes era um único todo estejam juntos no solo, eles são extremamente difíceis de empilhar, pois as bordas dos elementos são afetadas pela erosão. E nem sempre é claro qual elemento deve ser localizado.
Além disso, o desbotamento das descobertas também é um problema conhecido, pois também complica o trabalho de restaurar a descoberta. Se não houver cores vivas, nem sempre é claro qual fragmento segue qual. Em quebra-cabeças comuns, embora complexos, sempre há um certo número de peças. Pode não haver fragmentos suficientes nos “quebra-cabeças arqueológicos”; alguns deles não se encaixam perfeitamente devido às bordas destruídas, como mencionado acima. Portanto, é difícil para uma pessoa ou uma máquina comparar elementos e juntá-los.
"Nós propomos um novo algoritmo que pode lidar com todas essas dificuldades", escreve o pesquisador. "A tecnologia é baseada em várias idéias. Primeiro, nos oferecemos para restaurar virtualmente cada um dos fragmentos encontrados. Isso elimina o problema das arestas destruídas. Segundo, nós usamos o método da probabilidade inversa de uma transformação composta. ”
O algoritmo desenvolvido pelos cientistas é baseado na seguinte pergunta: "Como melhor montar o quebra-cabeça?" Nesse caso, o quebra-cabeça é arqueológico. Para responder, os cientistas usam vários critérios para avaliar cada um dos fragmentos. Entre eles - a distância entre os elementos, a coincidência de cores, a semelhança dos contornos das bordas, o tamanho dos fragmentos, uma combinação de elementos da imagem etc.
Para testar o funcionamento da rede neural, os cientistas restauraram seções individuais de afrescos de várias igrejas ao redor do mundo. Como se viu, o algoritmo realmente lida com sua tarefa, pode reunir objetos quebrados e elementos díspares de afrescos e mosaicos.