Các nhà khảo cổ sử dụng máy tính để phân loại đồ gốm.

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

                    

Một dải các mảnh gốm trắng Tusayan, cho thấy sự thay đổi về kiểu dáng từ loại sớm nhất ở bên trái sang loại muộn nhất ở bên phải. Học sâu cho phép phân loại chính xác và có thể phân loại lặp lại các loại mảnh vỡ này.
 (Nguồn: Chris Downum).
 

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