AIが考古学に参入！科学者らは深層学習アルゴリズムを使用して、約100万年前に人間が火を使用した証拠を発見したとPNASで発表

火の使用は、ホモ サピエンスの進化における重要な要素でした。火は、より複雑な道具を作成するために使用されただけでなく、食品の安全性を高めることにも役立ちました。脳の発達。

現在までに、世界中で50万年前に遡る火の使用の証拠がある遺跡は、南アフリカのワンダーワーク洞窟とスワルトクラン、ケニアのチェソワンジャ、イスラエルのゲッシャー・ベノット・ヤを含む5つの遺跡だけです。スペインのクエバ・ネグラ、アコフ。

今回、イスラエルの研究チームは人工知能アルゴリズムを使用して、人間による火の使用の痕跡を示す 6 番目の遺跡を発見しました。この研究により、イスラエルの後期旧石器時代の遺跡で人間が火を使用した証拠が明らかになりました。研究結果はPNAS誌に掲載された。

#文書アドレス: https://www.pnas.org/doi/epdf/10.1073/pnas.2123439119

1 AI が考古学に進出

初期の古代人類遺跡で火源を特定するための伝統的な考古学手法は、主に堆積物の変化、石の視覚的評価に依存しています。土壌の赤化、変色、反り、ひび割れ、収縮、黒ずみなどの破片や骨は、当時の人による火の使用の蔓延を過小評価している可能性があります。

この研究では、著者のチームは、ラマン分光法と深層学習アルゴリズムに基づく スペクトル「温度計」を開発しました。これは、影の検出によるチャートの擬似熱暴露の推定に使用されます。極端な温度は物質の原子構造を歪め、それによって火災の痕跡の視覚的特徴の欠如を補います。

研究によると、イスラエルにある初期旧石器時代の野外遺跡 (エブロン採石場) には、100 万年から 80 万年前の火で焼かれた動物の死骸や岩石の破片が含まれています。

キャプション: 左から右へ: フィリペ ナタリオ、イド アズリ、ゼーン ステプカ

研究チームは、1976年から1977年にエブロン採石場で発掘された資料を最初に調査しましたが、土壌の赤化、火打ち石道具の変色、動物の死骸のひび割れ、収縮、変色など、熱に関連した特徴の明らかな視覚的証拠は見つかりませんでした。等

キャプション: エブロン採石場の遺跡発掘現場

チームテスト従来のデータ分析手法、機械学習モデリング、より高度な深層学習モデルなど、多くの手法が使用されています。一般的なディープ ラーニング モデルは、他のモデルよりも優れた特定のアーキテクチャを備えており、AI テクノロジーを使用する利点は、材料の化学組成を分析し、これを使用して材料の熱曝露を推定できることです。

#AI テクノロジーは、現代のフリントが燃えているかどうかを確実に識別でき、燃えた温度も明らかにすることができます。火災の熱は近くの石に変化を引き起こす可能性があり、燃焼により骨の構造が原子レベルで変化し、それに対応して赤外線スペクトルも変化します。

この研究では、チームは深層学習モデル (1 次元畳み込みニューラル ネットワーク) を使用してフリント遺物のラマン スペクトル パターンを学習し、石器の温度を推定しました。このモデルは、完全に接続された人工ニューラル ネットワーク (FC-ANN) よりも優れたパフォーマンスを示し、真の温度と推定温度の間の平均絶対誤差を 118 °C から 103 °C に減らすことができました。

まず、チームはイスラエルのさまざまな場所から収集され、制御された実験室条件下で既知の温度に加熱された現代のフリントで事前トレーニングを行いました。次に、トレーニングされたモデルが未知のサンプル (つまり、エブロン採石場から収集された石器) に適用されました。研究チームは、教師あり深層学習アプローチを使用して、ラマンスペクトルとチャートの加熱温度を相関させました。この方法は、チャートの固有の変動性を克服しながら、チャートの有機および無機成分の不可逆的な熱誘起構造変化に依存しています。温度推定に深層学習モデルを使用する利点は、アルファ石英、モガナイト、D および G バンドのスペクトル領域における熱と熱によるスペクトル変化の間の非線形決定境界を近似できることです。

下の写真では、石には火で焼かれた痕跡が視覚的には見当たりません。ディープラーニング モデルを使用することにより、石から収集された紫外線ラマン スペクトルは、熱暴露により得られます。を推定したところ、200℃から600℃まで加熱されていたことが分かりました。これは、古代の人類には自然の山火を利用するだけでなく、火を制御する能力があったことを示唆しています。

#2 フォローアップ ディスカッション

研究チームは、発掘された骨については、火で焼かれていたことも実験的に確認しており、著者の一人であるチャザン氏は、「人工知能によって検証されたフリントの結果がなければ、誰も熱暴露をわざわざテストしようとはしないだろう」と述べた。これらの骨の状態。」

しかし、この研究では、現場の道具が自然の火によって焼かれたのか、人工的な火によって焼かれたのかをまだ判断できません。自然火災は焼けた領域全体に均一な熱変化を引き起こすことが多いため、火傷跡によって引き起こされる空間変化は人間の介入の証拠として解釈できます。

著者らは、山火事や斑点状の植生も地域全体で不均一な温度分布を引き起こす可能性があり、温度は山火事と人工火災を区別する信頼できる基準ではないことを認めています。しかし、それにもかかわらず、石器時代の道具の推定温度と焼けた動物の存在は、古代人類がその場所で火を使用していた可能性を示唆しています。

将来的には、この研究で使用された方法を他の後期旧石器時代の遺跡にも拡張することができ、初期人類と火の関係についての理解が広がる可能性があります。 、人類の初期の生活への窓を開きます。

以上がAIが考古学に参入！科学者らは深層学習アルゴリズムを使用して、約100万年前に人間が火を使用した証拠を発見したとPNASで発表の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。