テクニオンとハイファ大学の専門家の共同チームは、自動モードで考古学的な「パズル」を収集できる新しい技術を開発しました 。 私たちは、人が1つの全体にまとめることが困難な発見の断片について話している。 しかし、コンピューターは、あるピースを別のピースに正しく取り付けて元のパターン、写真、または容器を取得する方法を「理解」しています。
技術開発者によると、科学者たちは長年にわたって「考古学的なパズルの問題」の解決策を探していました。 また、考古学に加えて、この新しい手法は、考古学、生物学、考古学など、他の科学分野にも適用できます。
プログラマーは、パズルを収集するシステム（考古学的ではなく普通のもの）を何十年も開発してきました。 この種の最初のプログラムは1964年に登場し、9要素のパズルを組み立てる方法を知っていました。 現代のテクノロジーは数千の断片に対応しています。 それらは一緒に組み立てられ、表面に色または画像が似ている領域を見つけます。
イスラエルの科学者は、古い（比較的）技術を取り入れて、新しい問題を解決するためにそれを適用しようとすることにしました。 前述のように、それらの1つは、考古学的な遺物の異なる断片の組み合わせです。 モザイク、粘土の容器、その他の要素を使用できます。 実際、考古学的発見の大部分は、発見された形で保存されています-より大きな何かの別々のセクション。 科学者である男性が要素の接続作業に取り組まれる場合、タスクを完了するには数日から数年かかる必要があります。
問題は、どのフラグメントが何の一部であるかが常に明確ではないことです。 コンピューターはこのタスクをより迅速に処理します。 特別な方法で訓練されたニューラルネットワークは、あるべき順序で要素を積み重ねることができます。
「私たちが考古学を選んだのは、それが何世紀もの文化遺産であるだけでなく、考古学で使用されている技術革新がそれほど多くないためでもあります」 と開発チームの代表の一人は言いました 。 「ほとんどの場合、考古学的な遺物は「きれい」ではありません。ほとんどの場合、それらは壊れ、侵食され、汚染されています。 検索結果の元の外観を復元するには、非常に最新のアルゴリズムが必要です。 それが、考古学が情報技術の専門家にとって挑戦である理由です。
その方法を信頼できるものにするために、科学者はニューラルネットワークを訓練して、破壊、衰退、侵食という3種類の問題のある発見を区別しました。 問題は、多くの場合、以前は単一の全体であったものの断片が一緒に地面にある場合でも、要素のエッジが侵食の影響を受けるため、積み重ねることが非常に難しいことです。 また、どの要素を配置する必要があるかは必ずしも明確ではありません。
また、検索結果の復元も検索を複雑にするため、検索結果のフェードは既知の問題です。 明るい色がない場合、どのフラグメントがどのフラグメントに続くかが常に明確ではありません。 複雑なものではありますが、通常のパズルでは、常に一定数のピースがあります。 前述のように、「考古学的パズル」には十分な断片がない場合があり、それらの一部は、破壊されたエッジのためにぴったりと収まりません。 したがって、人や機械が要素を比較してそれらをまとめることは困難です。
「これらすべての困難に対処できる新しいアルゴリズムを提案します。この技術はさまざまなアイデアに基づいています。まず、見つかった各フラグメントを仮想的に復元することを提案します。これにより、エッジの破壊の問題がなくなります。複合変換の逆確率の方法を使用します。
科学者によって開発されたアルゴリズムは、次の質問に基づいています。「パズルをどのように組み合わせるのが最善ですか？」 この場合、パズルは考古学的です。 答えるために、科学者は各フラグメントを評価するためにいくつかの基準を使用します。 それらの中で-要素間の距離、色の一致、エッジの輪郭の類似性、断片のサイズ、画像の要素の組み合わせなど。
ニューラルネットワークの動作をテストするために、科学者は世界中のさまざまな教会のフレスコ画の個々のセクションを復元しました。 判明したように、アルゴリズムは本当にそのタスクに対処し、壊れたオブジェクトとフレスコ画とモザイクの異なる要素をまとめることができます。