Искусственный интеллект с глубоким обучением помогает археол

Регистрация Вход

Главная сайта

Форум Все для фотошопа и сайта

Страница 1 из 1
1

Скачать для фотошопа и сайта » Нейросети на все случаи жизни » Все о Нейросети » Искусственный интеллект с глубоким обучением помогает археол

Искусственный интеллект с глубоким обучением помогает археол

diamont1977 Контакты diamont1977

Дата: Пятница, 29.12.2023, 13:06 | Сообщение # 1

Администраторы

Сообщений:: 1542

Замечания:: 0

Offline

Искусственный интеллект с глубоким обучением помогает археологам переводить древние таблички

Люк Дормель
Автор Люк Дормель
13 марта 2020 г.

Искусственный интеллект с глубоким обучением помогает решать множество проблем в современном мире. Но он также играет свою роль в решении некоторых древних проблем, таких как помощь в переводе глиняных табличек 2500—летней давности, документов из персидской империи Ахеменидов.

Эти таблички, которые были обнаружены в современном Иране в 1933 году, изучались учеными десятилетиями. Однако они обнаружили, что процесс перевода табличек, число которых исчисляется десятками тысяч, является трудоемким и подверженным ошибкам. Технология искусственного интеллекта может помочь.

“У нас есть начальные эксперименты с применением машинного обучения, чтобы определить, какие клинописные символы присутствуют на изображениях таблички”, - сказал Digital Trends Санджай Кришнан, доцент кафедры компьютерных наук Чикагского университета. “Машинное обучение работает путем экстраполяции шаблонов из примеров, помеченных человеком, и это позволяет нам автоматизировать аннотации в будущем. Мы предполагаем, что это шаг к значительной автоматизации анализа и изучения этих табличек ”.

В данном случае примерами, помеченными человеком, являются таблички с комментариями из набора данных Архива укреплений Персеполя (PFA) Онлайн-среды культурно-исторических исследований (OCHRE). В DeepScribe, сотрудничестве исследователей из Института востока Чикагского университета и его департамента компьютерных наук, они использовали обучающий набор из более чем 6000 аннотированных изображений для создания нейронной сети, способной считывать неанализируемые таблички из коллекции.

Когда алгоритм был протестирован на других табличках, он смог перевести клинописные знаки с уровнем точности около 80%. Есть надежда увеличить этот показатель в будущем. Даже если этого не произойдет, система может быть использована для перевода большого количества табличек, что позволит ученым-людям сосредоточить свои усилия на действительно сложных фрагментах.

“Клинопись - это письменность, используемая с третьего тысячелетия до нашей эры для записи на нескольких языках, включая шумерский, аккадский и эламский”, - сказала Digital Trends Сюзанна Паулюс, адъюнкт-профессор ассириологии.

Клинопись создает ряд особых проблем для машинного перевода. Во-первых, она была написана впечатыванием тростникового стилуса во влажную глину. Это делает клинопись одной из очень немногих систем трехмерного письма. Во-вторых, клинопись - это сложная система письма, использующая сотни знаков. Каждый знак имеет разное значение в зависимости от контекста. В-третьих, клинописные таблички - это древние артефакты. Они часто ломаются, и их трудно расшифровать, а это значит, что чтение одной таблички может занять несколько дней.

“На данный момент у нас есть первоначальный прототип, который предполагает, что такие методы очень эффективны в контролируемых условиях”, - сказал Кришнан. “Имея четкое изображение одного символа, [мы можем] определить, что это за символ. Наш следующий шаг - разработать более надежные модели, учитывающие контекст и качество данных ”.

Прикрепления: 5388184.webp (51.4 Kb)

Страница 1 из 1
1