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L'IA entre dans l'archéologie ! Des scientifiques ont utilisé des algorithmes d'apprentissage profond pour découvrir des preuves de l'utilisation humaine du feu il y a près d'un million d'années, publiées dans PNAS.

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2023-04-09 08:21:08808parcourir

LIA entre dans larchéologie ! Des scientifiques ont utilisé des algorithmes dapprentissage profond pour découvrir des preuves de lutilisation humaine du feu il y a près dun million dannées, publiées dans PNAS.

L'utilisation du feu a été un facteur clé dans l'évolution de l'Homo sapiens. Le feu était non seulement utilisé pour créer des outils plus complexes, mais il rendait également les aliments plus sûrs, favorisant ainsi le développement du cerveau.

À ce jour, seuls 5 sites présentant des preuves d'utilisation du feu remontant à 500 000 ans ont été découverts dans le monde, notamment Wonderwerk Cave et Swartkrans en Afrique du Sud, Chesowanja au Kenya, Gesher Benot Ya'aqov en Israël, Espagne Cueva Negra.

Maintenant, une équipe de recherche israélienne a utilisé des algorithmes d'intelligence artificielle pour découvrir le sixième site qui montre des signes d'utilisation humaine du feu ! Cette étude révèle des preuves de l'utilisation humaine du feu sur un site du Paléolithique supérieur en Israël. Les résultats de la recherche ont été publiés dans la revue PNAS.

LIA entre dans larchéologie ! Des scientifiques ont utilisé des algorithmes dapprentissage profond pour découvrir des preuves de lutilisation humaine du feu il y a près dun million dannées, publiées dans PNAS.

Adresse papier : https://www.pnas.org/doi/epdf/10.1073/pnas.2123439119

1 L'IA entre dans l'archéologie

Traditionnelle méthodes archéologiques pour le début de l'Antiquité L'identification des sources d'incendie sur les sites humains repose principalement sur l'évaluation visuelle des sédiments altérés, des débris lithiques et des os, tels que la rougeur, la décoloration, la déformation, la fissuration, le retrait, l'assombrissement du sol, etc., qui peuvent sous-estimer le temps. utilisation du feu.

Dans cette étude, l'équipe de l'auteur a développé un "thermomètre" spectral basé sur la spectroscopie Raman et des algorithmes d'apprentissage profond, utilisé pour estimer l'exposition thermique des artefacts en silex et détecter les atomes de structure de matériaux déformés à extrêmement haute température, ainsi compensant l'éventuelle absence de caractéristiques visuelles des traces d'utilisation du feu.

La recherche montre que le site à ciel ouvert du Paléolithique inférieur (carrière d'Evron) en Israël contient des restes d'animaux brûlés par le feu et des débris rocheux, datant d'il y a 1 million à 800 000 ans.

LIA entre dans larchéologie ! Des scientifiques ont utilisé des algorithmes dapprentissage profond pour découvrir des preuves de lutilisation humaine du feu il y a près dun million dannées, publiées dans PNAS.LIA entre dans larchéologie ! Des scientifiques ont utilisé des algorithmes dapprentissage profond pour découvrir des preuves de lutilisation humaine du feu il y a près dun million dannées, publiées dans PNAS.

De gauche à droite sont Filipe Natalio, Ido Azuri, Zane Stepka

L'équipe de recherche a étudié pour la première fois les matériaux excavés à la carrière d'Evron en 1976-1977. Aucune preuve visuelle évidente de. des caractéristiques liées à la chaleur, telles qu'une rougeur du sol, une décoloration ou une fissuration des outils en silex, un retrait ou une décoloration des restes d'animaux, ont été trouvées. L’équipe a testé de nombreuses méthodes, notamment les méthodes traditionnelles d’analyse des données, la modélisation de l’apprentissage automatique et des modèles d’apprentissage profond plus avancés. Les modèles d'apprentissage profond populaires ont des architectures spécifiques qui surpassent les autres modèles. L'avantage de l'utilisation de la technologie de l'IA est qu'elle peut analyser la composition chimique des matériaux et l'utiliser pour estimer leur exposition thermique.

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La technologie IA peut distinguer de manière fiable si le silex moderne a été brûlé et peut également révéler la température à laquelle il a brûlé. La chaleur d'un incendie peut provoquer des modifications dans les pierres voisines, et la combustion peut modifier la structure osseuse au niveau atomique, avec des modifications correspondantes dans le spectre infrarouge.

Dans cette étude, l'équipe a utilisé un modèle d'apprentissage profond (un réseau neuronal convolutionnel unidimensionnel) pour apprendre les modèles spectraux Raman des artefacts en silex afin d'estimer la température des outils en pierre. Le modèle a mieux fonctionné qu'un réseau neuronal artificiel entièrement connecté (FC-ANN), étant capable de réduire l'erreur absolue moyenne entre les températures réelles et estimées de 118 °C à 103 °C.

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Tout d'abord, l'équipe s'est pré-formée sur du silex moderne collecté dans différents endroits en Israël et chauffé à des températures connues dans des conditions de laboratoire contrôlées. Deuxièmement, le modèle formé a été appliqué à un échantillon inconnu (c'est-à-dire des outils en pierre collectés sur le site de la carrière d'Evron). L’équipe a utilisé une approche d’apprentissage profond supervisé pour corréler les spectres Raman avec la température de chauffage du chert. Cette méthode repose sur des changements structurels irréversibles induits thermiquement dans les composants organiques et inorganiques du chert tout en surmontant sa variabilité inhérente. L’avantage de l’utilisation d’un modèle d’apprentissage profond pour l’estimation de la température est qu’il peut se rapprocher de toute limite de décision non linéaire entre la chaleur et les changements spectraux dus à la chaleur dans les régions spectrales du quartz alpha, de la moganite et des bandes D et G.

Dans l'image ci-dessous, la pierre ne montre visuellement aucun signe de brûlure par le feu, mais en utilisant un modèle d'apprentissage profond pour estimer l'exposition thermique des spectres UV Raman collectés à partir de la pierre, ils ont tous été trouvés. été chauffé à des températures comprises entre 200°C et 600°C. Cela suggère que les anciens humains avaient la capacité de contrôler le feu plutôt que de simplement utiliser les feux de forêt naturels.

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2 Discussion de suivi

Concernant les os excavés, l'équipe de recherche a également confirmé expérimentalement qu'ils avaient été brûlés par le feu, Chazan, l'un des auteurs, a déclaré : "S'il n'y avait pas de résultats artificiels de silex vérifiés intelligemment, personne n'a pris la peine de tester l'exposition thermique de ces os".

Cette étude ne permet cependant pas encore de déterminer si les outils présents sur le site ont été brûlés par un feu naturel ou artificiel. Les changements spatiaux provoqués par les marques de brûlure peuvent être interprétés comme une preuve d’une intervention humaine, car les incendies naturels provoquent souvent des changements thermiques homogènes dans toute la zone brûlée.

Les auteurs reconnaissent que les incendies de forêt et la végétation inégale peuvent également provoquer une répartition inégale de la température dans une zone, et que la température n'est pas un critère de distinction fiable entre l'utilisation de feux de forêt et de feux artificiels. Malgré cela, les températures estimées des outils de l’âge de pierre et la présence de faune brûlée suggèrent la possibilité que le feu ait été utilisé par les anciens humains sur le site.

À l'avenir, les méthodes utilisées dans cette étude pourront être étendues à d'autres sites du Paléolithique supérieur, ce qui élargira potentiellement la compréhension spatio-temporelle de la relation entre les premiers humains anciens et le feu, ouvrant ainsi la porte à la compréhension des débuts de la vie humaine. .


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