Современные технологии в археологии

Обугливание свитков из-за извержения Везувия

Процесс расшифровки древних свитков из Геркуланума, пострадавших от извержения везувия в 79 году нашей эры, представляет собой уникальное сочетание традиционных археологических методов и современных технологических достижений. Эти свитки, хранившиеся в библиотеке на роскошной вилле, предположительно принадлежавшей тестю Юлия Цезаря, были обуглины пирокластическими потоками, что, на первый взгляд, казалось бы, предвещало их потерю навсегда. Однако, благодаря высокой температуре и скорости движения газово-пепловых туч, воздух из помещений быстро вытеснился, предотвращая полное сгорание папирусов. Тем не менее, свитки остались обугленными и крайне хрупкими, затрудняя процесс изучения.

Первые попытки раскрыть обугленные свитки привели к их полному распаду или значительной фрагментации, что ставило археологов в тупик. Использование традиционных методов, таких как изучение сравнительно лучше сохранившихся образцов или сбор фрагментов, приводило к медленному прогрессу и требовало значительных усилий и времени. Однако с развитием современных технологий, а именно цифрового сканирования с помощью компьютерной томографии, появилась надежда на прорыв.

Применение цифрового сканирования и компьютерного моделирования

Профессор компьютерных наук из университета Кентукки, Брент Силс, стал одним из первых, кто предложил использовать цифровое сканирование и компьютерное моделирование для разгадывания загадочных свитков. Вместе со своей командой он разработал специальное программное обеспечение, позволяющее создавать трехмерные модели свитков и развертывать их в виртуальном пространстве. Этот метод позволил обойти проблемы, связанные с хрупкостью и обугливанием материала.

Обнаружение текстурных узоров на фрагментах свитков

Дальнейший прогресс в расшифровке свитков был связан с разработкой сотрудниками Брента Силса алгоритмов машинного обучения и анализа данных. Они обнаружили повторяющиеся текстурные узоры на фрагментах свитков, напоминающие буквы греческого алфавита. Это открытие позволило значительно ускорить процесс расшифровки, так как даже там, где чернила были уничтожены, остались следы текста.

Организация международного конкурса Vesuvius Challenge

В 2023 году был организован Vesuvius Challenge - конкурс, в рамках которого исследователи и ученые из разных стран предлагали свои методики расшифровки свитков. Этот конкурс стал не только стимулом для разработки новых методов, но и позволил объединить усилия специалистов со всего мира. Участники конкурса обменивались наработками и объединялись в команды для достижения общей цели - раскрытия древних текстов.

Расшифровка значительной части текста свитков

Сотрудничество и соревнование в рамках Vesuvius Challenge привели к неожиданным результатам. Благодаря тщательному анализу и использованию современных технологий, команде удалось расшифровать значительную часть текста на свитках, что стало настоящим прорывом в изучении древних манускриптов. Результаты работы были проверены профессиональными папирологами и одобрены всемирным сообществом ученых как важный шаг в понимании культуры и истории тех времен.

В целом, история расшифровки свитков из Геркуланума отражает симбиоз традиционных методов археологии и современных технологий, демонстрируя, что современная наука и техника могут сделать невозможное возможным, проливая свет на загадки прошлого.

Содержание расшифрованного отрывка затрагивает вопросы правильного понимания удовольствий, что является типичной темой для философов-эпикурейцев, вероятно, принадлежащих кругу автора свитка, который, как известно, трудился в погибшей библиотеке. В отрывке рассматривается вопрос, приносят ли блага, которые доступны в меньших количествах, больше удовольствия, чем те, которые представлены в изобилии. Также затрагивается тема музыки, упоминается некий Ксенофант, возможно, флейтист, на которого ссылается Филодем в своем трактате "О музыке". Исходя из содержания и стиля, большинство исследователей склонно приписывают этот отрывок Филодему — философу-эпикурейцу, который, как известно, в конце своей жизни работал в Геркулануме. Это подтверждается не только характерным "корявым" стилем повествования, но и упоминанием Ксенофанта, который, вероятно, ассоциируется с флейтистом, упомянутым в третьей части его трактата "О музыке".

Искусственный интеллект помогает в обнаружении древних артефактов

В современной археологии искусственный интеллект становится все более значимым инструментом, помогающим в раскрытии тайн древности. Научные исследования, начиная с 2015 года, все больше уделяют внимание применению ИИ в различных областях археологии. Одной из таких областей является обнаружение древних артефактов, таких как архитектурные сооружения, курганы, ирригационные системы, на спутниковых и аэроснимках земной поверхности. Ученые из различных университетов и институтов во всем мире применяют методы машинного обучения и нейронные сети для автоматизации процесса обнаружения и анализа археологических объектов. Например, исследователи из Болонского университета обучили нейросеть распознавать признаки искусственных объектов на основе данных о уже известных археологических объектах, а затем успешно протестировали ее в реальных условиях, получив высокую точность совпадений с известными археологическими находками в долине Масан в Ираке.

Нейросети распознают и восстанавливают изображения на археологических объектах

Помимо обнаружения археологических объектов, искусственный интеллект активно применяется для анализа и восстановления изображений. Ученые из различных университетов разработали алгоритмы и нейронные сети, способные идентифицировать следы наскальных росписей, архитектурных элементов и других объектов древнего искусства на изображениях. Например, команда исследователей из Австралии обучила нейросеть распознавать следы наскальных росписей на снимках с использованием данных о уже известных образцах древнего искусства, а затем применила ее к анализу снимков знаменитого национального парка Какаду, что позволило успешно обнаружить и классифицировать новые образцы наскальных росписей.

Алгоритмы машинного обучения расшифровывают тексты с поврежденных носителей

Кроме того, искусственный интеллект показывает впечатляющие результаты в области расшифровки и восстановления древних текстов. Например, исследователи из компании DeepMind разработали алгоритм Ithaca, который позволяет восстанавливать и идентифицировать происхождение текстов на различных материальных носителях, таких как керамика, папирус и другие, с высокой точностью. Этот алгоритм в сочетании с трудом профессиональных эпиграфологов дает возможность определить происхождение текстов с точностью до 71% и узнать их возраст с точностью до 30 лет.

ИИ ускоряет процесс археологических исследований и повышает точность результатов

Исследователи также применяют искусственный интеллект для прогнозирования мест будущих раскопок, определения генетической принадлежности древних останков, анализа химического состава артефактов и других задач. Например, алгоритмы машинного обучения позволяют археологам с высокой точностью прогнозировать места, где можно найти новые археологические находки, и направлять свои усилия на исследование наиболее перспективных районов. Также нейросети помогают определять генетическую принадлежность древних останков, что позволяет ученым изучать миграции древних народов и их взаимосвязь с современными этническими группами. Кроме того, анализ химического состава артефактов позволяет исследователям определить их происхождение и историю использования.

Прогнозирование мест будущих раскопок с помощью машинного обучения

В заключение, искусственный интеллект становится все более важным инструментом в археологии, позволяя ученым раскрывать тайны древности быстрее и эффективнее. Применение методов машинного обучения и нейронных сетей открывает новые возможности для археологических исследований и помогает ученым получать более точные результаты.