Một nhóm nghiên cứu đứng đầu bởi Đại học Griffith đã định niên đại carbon cho bức hoạ trong hang giống hình người, lần đầu tiên ở Philippines, có khả năng làm rõ chuỗi thời gian hoạt động của người sớm trong khu vực.
Được phát hiện tại một trong các hang động Peñablanca, khu vực tìm thấy các di cốt người cổ nhất ở Philippines, hình vẽ này có niên đại trực tiếp khoảng 3500 năm tuổi.
Tác giả chính, Tiến sĩ Andrea Jalandoni từ  Khoa Di sản Nghệ thuật hang động, Tiến hóa và Cư trú của Đại học Griffith cho biết niên đại này cung cấp một cái nhìn tổng thể hơn về  cư dân sinh sống trong các hang động vào thời điểm đó.
"Niên đại tương ứng với hoạt động khảo cổ được tìm thấy tại các địa điểm khác như hoạt động chăn nuôi ở các hang Eme và Arku và đồ gốm ở hang Callao.
"Giờ đây, chúng tôi có một bức tranh toàn cảnh về những người sinh sống trong hang động Peñablanca hơn 3.500 năm trước, họ kiếm thức ăn, sử dụng đồ gốm và tạo ra tác phẩm nghệ thuật trên đá."
Tiến sĩ Jalandoni cho biết: việc xác định niên đại của các bức hoạ trên đá than tương tự ở vùng Peñablanca có thể giúp giải quyết các câu hỏi còn tồn tại về sự di cư của con người.
Nó được tạo ra bởi những người Austronesia đầu tiên, những người đến khoảng 4000 năm trước và là quần thể người phổ biến hiện nay ở Philippines hoặc những người Agta Negritos di cư trong Kỷ Băng hà. Cả hai nhóm vẫn sống trong khu vực, vì vậy nghệ thuật trên đá cần phải được xác định niên đại để xác định nguồn gốc của nó. "
Nhóm nghiên cứu cũng đã xem xét nghệ thuật hang động hắc tố  trên khắp Đông Nam Á và tìm thấy các dạng tương tự ở Malaysia và Indonesia.
Giáo sư Paul Taçon, Trưởng bộ môn Nghiên cứu Nghệ thuật trên đá của Đại học Griffith cho biết kết quả này rất thú vị vì nó chứng minh một số tác phẩm nghệ thuật trên đá hình người được làm từ than đã được tạo ra từ hàng nghìn năm trước trong quá trình thay đổi văn hóa xã hội khắp khu vực.
"Bây giờ điều quan trọng là phải xác định niên đại của những hình tương tự ở những nơi khác để xem liệu chúng có cùng tuổi hay những loại hình người này được tạo ra trong một khoảng thời gian dài."
Tiến sĩ Jalandoni cho biết thêm:  niên đại mới cũng thách thức quan niệm phỏng đoán trước đây rằng tất cả nghệ thuật đá hắc tố là gần đây.
"Nghiên cứu của chúng tôi cho thấy tầm quan trọng của những địa điểm có nghệ thuật trên đá này và tại sao một kế hoạch bảo tồn là rất cần thiết.
"Những địa điểm nghệ thuật trên đá này đang biến mất nhanh chóng. Nhóm chúng tôi chỉ có thể tìm thấy 94 trong số 250 bức vẽ được tìm từ năm 1976-1977. Một địa điểm nghệ thuật trên đá ở Hunong Spring đã bị mất hoàn toàn và nó đang được quan tâm bởi các nhà nghiên cứu.
Phó phòng Văn Hoá Thung lũng Cagayan, Bảo tàng Văn hóa Quốc gia Philippines - Mylene Lising cho biết nghiên cứu trên góp phần nâng cao nhận thức về các nhóm người sớm ở quần đảo Philippines.
"Đó là một cái nhìn thoáng qua về cách họ tương tác với môi trường và hành vi của họ như thế nào cách đây 3500 năm. Điều này có liên quan trong bối cảnh lớn hơn vì nó thúc đẩy sự hiểu biết tốt hơn về chúng ta với tư cách là con người."
 
Người dịch: Minh Trần
Nguồn tham khảo:
https://phys.org/news/2021-05-philippines-cave-art-dated-southeast.html

Các nhà khảo cổ học thuộc Đại học Northern Arizona (NAU), Mỹ  đang hy vọng một công nghệ mới giúp họ đi tiên phong trong việc thay đổi cách các nhà khoa học nghiên cứu những mảnh vỡ để lại từ các xã hội trước đó.

Nhóm nghiên cứu từ Khoa Nhân chủng học của NAU đã thành công trong việc dạy máy tính thực hiện một nhiệm vụ phức tạp mà nhiều nhà khoa học nghiên cứu các xã hội cổ đã mơ ước từ lâu: phân loại nhanh chóng và nhất quán hàng nghìn hoạ tiết trang trí trên gốm thành các nhóm loại. Bằng cách sử dụng một dạng máy  được gọi là Mạng nơ ron phức hợp (Convolutional Neural Networks: CNN), các nhà khảo cổ học đã tạo ra một phương pháp máy tính mô phỏng gần như các quá trình suy nghĩ của con người trong việc phân tích thông tin trực quan.

 
Leszek Pawlowicz, trợ giảng tại Khoa Nhân chủng học cho biết “Giờ đây, bằng cách sử dụng các ảnh kỹ thuật số về đồ gốm, máy tính có thể hoàn thành công việc đã từng đòi hỏi hàng trăm giờ làm việc tẻ nhạt, mệt mỏi và căng mắt của các nhà khảo cổ học, những người đã phân loại các mảnh gốm vỡ thành từng nhóm, trong một khoảng thời gian ngắn và có tính nhất quán cao ". Ông và giáo sư nhân chủng học Chris Downum đã bắt đầu nghiên cứu tính khả thi của việc sử dụng máy tính để phân loại chính xác các mảnh gốm vỡ”, thành các loại gốm được biết đến vào năm 2016. Kết quả nghiên cứu của họ được đăng trên Tạp chí Khoa học Khảo cổ học/ số tháng 6

Downum nói :" Rất nhiều trong số hàng nghìn địa điểm khảo cổ rải rác khắp Tây Nam Hoa Kỳ, các nhà khảo cổ học thường sẽ tìm thấy những mảnh gốm vỡ. Nhiều trong số các mảnh này sẽ có kiểu dáng có thể được sắp xếp thành các loại đã được xác định trước có tương quan với cả khoảng thời gian chung mà chúng được sản xuất và địa điểm sản xuất chúng " . "Những điều này cung cấp cho các nhà khảo cổ học thông tin quan trọng về thời gian một địa điểm được chiếm cư, nhóm văn hóa và cả các nhóm văn hoá khác mà chúng đã tương tác."
Nghiên cứu này dựa trên những đột phá gần đây trong việc sử dụng máy  để phân loại hình ảnh theo loại, cụ thể là CNN. CNN hiện đang là trụ cột chính trong nhận dạng hình ảnh máy tính, được sử dụng cho mọi thứ, từ hình ảnh X-quang trong y tế và hình ảnh khớp nối trong công cụ tìm kiếm động cơ cho xe ô tô tự lái. Pawlowicz và Downum lý luận rằng nếu CNN có thể được sử dụng để xác định các giống chó và các sản phẩm mà người tiêu dùng có thể thích, thì tại sao không áp dụng cách tiếp cận này để phân tích đồ gốm cổ?
Cho đến nay, quá trình nhận biết các đặc điểm thiết kế chẩn đoán trên đồ gốm còn nhiều khó khăn và tốn nhiều thời gian. Nó có thể đòi hỏi nhiều tháng hoặc nhiều năm đào tạo để nắm vững và áp dụng chính xác các tiêu chí phân loại cho các mảnh nhỏ của một chiếc nồi bị vỡ. Tệ hơn nữa, quá trình này dễ xảy ra lỗi của con người vì các nhà khảo cổ chuyên nghiệp thường không đồng ý loại nào được đại diện bởi một mảnh và có thể khó giải thích vì sao lại đưa ra quyết định như vậy. Một nhà phản biện ẩn danh của bài báo đã gọi đây là "bí mật trong khảo cổ học mà không ai nói đủ."
 
Quyết tâm tạo ra một quy trình hiệu quả hơn, Pawlowicz và Downum đã thu thập hàng nghìn bức ảnh về các mảnh gốm với một bộ xác định các đặc điểm vật lý cụ thể, được gọi là Gốm trắng Tusayan, phổ biến trên phần lớn phía đông bắc Arizona và các bang lân cận. Sau đó, họ tuyển dụng bốn chuyên gia gốm hàng đầu khu vựcTây Nam để xác định kiểu thiết kế đồ gốm cho mỗi mảnh vỡ và tạo ra một 'bộ các tiêu chí phân loại' các mảnh vỡ để máy có thể học được. Cuối cùng, họ huấn luyện  máy tính học các loại gốm bằng cách tập trung vào các mẫu gốm mà các nhà khảo cổ học đã đồng ý.
Pawlowicz nói : “Kết quả thật đáng chú ý,”. "Trong một khoảng thời gian tương đối ngắn, máy tính đã tự đào tạo để xác định đồ gốm với độ chính xác tương đương, và đôi khi tốt hơn cả các chuyên gia con người."
Đối với bốn nhà khảo cổ học với hàng chục năm kinh nghiệm phân loại hàng chục nghìn mảnh gốm thực tế, chiếc máy này vượt trội hơn hai trong số họ và có thể so sánh với hai chuyên gia còn lại. Ấn tượng hơn nữa, cỗ máy đã có thể làm được điều mà nhiều nhà khảo cổ có thể gặp khó khăn: mô tả lý do tại sao nó lại đưa ra quyết định phân loại như vậy. Sử dụng bản đồ nhiệt được mã hóa bằng màu sắc của mảnh gốm, máy chỉ ra các đặc điểm thiết kế mà nó sử dụng để đưa ra quyết định phân loại, từ đó cung cấp bản ghi trực quan về "suy nghĩ" của nó.
 
Downum cho biết: “Một phần phụ thú vị của quá trình này là khả năng máy tính có thể tìm thấy các điểm phù hợp  gần như chính xác các đoạn, mảnh của các thiết kế đồ gốm được thể hiện trên các mảnh vỡ riêng lẻ. "Bằng cách sử dụng các phép đo độ tương đồng do CNN nhận được cho các thiết kế, chiếc máy này có thể tìm kiếm qua hàng nghìn hình ảnh để tìm ra bản sao tương tự nhất của một thiết kế đồ gốm riêng lẻ."
 
Pawlowicz và Downum tin rằng khả năng này có thể cho phép máy tính tìm thấy các mảnh vỡ rải rác của một chiếc nồi bị vỡ trong vô số các mảnh tương tự ở một bãi rác cổ hoặc tiến hành phân tích toàn khu vực về những điểm tương đồng và khác biệt trong phong cách của nhiều cộng đồng cổ. Cách tiếp cận này có khả năng liên kết tốt hơn các thiết kế đồ gốm cụ thể từ các cấu trúc khai quật đã được xác định niên đại bằng phương pháp vòng cây.
Nghiên cứu của họ đã nhận được nhiều lời khen ngợi.
Stephen Plog, giáo sư danh dự về khảo cổ học tại Đại học Virginia và là tác giả của cuốn sách "Sự thay đổi phong cách trong gốm sứ thời tiền sử" cho biết: "Tôi thực sự hy vọng rằng các nhà khảo cổ học Tây Nam sẽ áp dụng cách tiếp cận này và thực hiện nhanh chóng. "Chúng tôi đã học được rất nhiều điều từ hệ thống cũ, nhưng nó đã kéo dài quá mức độ hữu dụng của nó, và đã đến lúc phải chuyển đổi cách chúng ta phân tích các trang trí gốm sứ."
Các nhà nghiên cứu đang khám phá các ứng dụng thực tế về phân loại của mô hình CNN và đang viết thêm các bài báo trên tạp chí để chia sẻ công nghệ này với các nhà khảo cổ học khác. Họ hy vọng cách tiếp cận mới này về phân tích khảo cổ học đồ gốm có thể được áp dụng cho các loại hiện vật cổ khác, và khảo cổ học có thể bước vào một giai đoạn mới của phân loại bằng máy, mang lại hiệu quả cao hơn cho các nỗ lực khảo cổ học và các phương pháp dạy thiết kế đồ gốm hiệu quả hơn cho các thế hệ sinh viên.

Người dịch:     Minh Trần

Nguồn tham khảo:
https://www.eurekalert.org/pub_releases/2021-05/nau-atc051721.php