深度學(xué)習發(fā)現古人類(lèi)遺址，AI 考古比胡八一更高效

以下文章來(lái)源于HyperAI超神經(jīng) ，作者神經(jīng)星星

作者 |神經(jīng)星星

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內容一覽：伊利諾伊州立大學(xué)人類(lèi)學(xué)專(zhuān)業(yè)考古方向的研究人員，將空間遙感技術(shù)和深度學(xué)習應用于古人類(lèi)遺址的發(fā)掘和研究。

關(guān)鍵詞：考古 遙感 機器視覺(jué)

考古，一直是個(gè)神秘又充滿(mǎn)吸引力的話(huà)題。

盜墓系列小說(shuō)《鬼吹燈》中主人公胡八一，就是靠半部《十六字陰陽(yáng)風(fēng)水秘術(shù)》掌握了尋龍訣

「盜墓文學(xué)」將探險、玄學(xué)、靈異等元素加入了考古學(xué)，

使盜墓主題紅極一時(shí)

胡八一的那套口訣：尋龍分金看纏山，一重纏是一重關(guān)，關(guān)門(mén)如有八重險，不出陰陽(yáng)八卦形。幫助他用八卦星象確定墓穴位置、找到逃生出口，順利完成任務(wù)，解決難題。

近年考古事件也頻頻登上熱搜，新聞中常見(jiàn)的標題：愛(ài)琴海農民挖出古希臘雕塑、西安地鐵為戰國古墓停工等等，讓考古工作看起來(lái)很像開(kāi)盲盒，仿佛要靠碰運氣才能發(fā)現遺跡。

 AI 考古：深度學(xué)習大有可為

伊利諾伊大學(xué)人類(lèi)學(xué)專(zhuān)業(yè)的博士 Dylan Davis 就致力于將遙感和深度學(xué)習加入到考古中，帶來(lái)更多的發(fā)現。

他基于南卡羅來(lái)納州幾個(gè)地區的 LiDAR 激光雷達數據，結合了當地的 SAR 合成孔徑雷達、多光譜數據，利用機器學(xué)習和深度學(xué)習的方法，發(fā)現了多處 3000-5000年前的美洲原住民生存遺跡。

古人類(lèi)的居住地附近常用食用過(guò)的貝類(lèi)、動(dòng)物遺骨、食物殘渣堆積圍繞，久而久之就形成了環(huán)形的圍體，在考古學(xué)中將這類(lèi)人類(lèi)遺址成為貝丘遺址或貝環(huán)遺址。

環(huán)狀地形、貝丘遺存是古人類(lèi)生活、構建家園的主要特征

這類(lèi)遺址往往出現在沿海地區，在我國、日本、英國、北非等世界各地都有發(fā)現，這些遺址通常屬于新石器時(shí)期，或者晚至青銅時(shí)期。

對古人類(lèi)貝丘遺址的考察、遺址沉積物的分析，可以為北美洲原住民的發(fā)展年表、社會(huì )形成、氣候環(huán)境變化提供豐富的研究資料。

這些古人類(lèi)在建設住地時(shí)，會(huì )對土壤空隙和地形產(chǎn)生輕微的改變，但經(jīng)過(guò)千百年來(lái)的更迭，這些變化很難在地面通過(guò)肉眼觀(guān)察出來(lái)，所以也讓這些遺址的發(fā)現增加困難。

殼環(huán)形態(tài)在遙感影像上形態(tài)不一

有圓環(huán)、相互連接的圓環(huán)，也有半圓環(huán)

在利用機器學(xué)習和深度學(xué)習進(jìn)行圖像處理環(huán)節時(shí)，Dylan 首先下載了實(shí)驗區域的 LiDAR 數據，將其提取數字高程模型（DEM）分析得到丘陵陰影（Hillshade）和坡度（Slope），旋轉 45° 來(lái)增強訓練數據。

最終得到了 776 個(gè)環(huán)狀地形、720個(gè)貝丘地形和 1316 個(gè)無(wú)關(guān)地形，導出為 200*200 的圖像，保留了 10% 作為驗證集。

Dylan 和團隊基于 ResNet 50 設計了一個(gè) Mask-R-CNN 模型，為了對模型基于 LiDAR 訓練數據得出的深度學(xué)習結果進(jìn)行交叉驗證，團隊還基于Sentinel-1的多時(shí)相 SAR 數據和 Sentinel-2 的多光譜數據，對研究區域的環(huán)形地形進(jìn)行了隨機森林（RF）概率分析。

經(jīng)測試，模型獲得了讓團隊滿(mǎn)意的結果

Dylan 和團隊在一臺 NVIDIA Quadro p4000 GPU、Intel? Core? i7-7700 K CPU @ 4.20 GHz、4200 Mhz、4 個(gè)核心、8 個(gè)邏輯處理器和 64 GB 內存配置的工作站中，訓練了 40 多個(gè)小時(shí)，共運行了 20 個(gè) epochs，獲得了最佳模型的訓練和驗證損失分別為 0.252 和 0.554。

在 Dylan 和團隊的該項研究之前，美國的五大湖區已知的的古人類(lèi)遺址大約有五十多個(gè)，在這些古人類(lèi)遺址中發(fā)現了石器和陶器等人類(lèi)生存痕跡。在 Dlyan 的研究結果顯示，這些區域仍有近百個(gè)疑似古人類(lèi)遺址等待被驗證。

Dylan 在近期的研究中提到，下一步即是根據訓練結果在實(shí)地進(jìn)行考察。

 空間考古：非破壞性考古研究

真正的考古沒(méi)有分金定穴這么玄妙，沒(méi)有傳說(shuō)中的藏寶圖和神秘鑰匙，當代考古工作大多是非主動(dòng)性的發(fā)掘。

受到目前發(fā)掘保護方法的局限，很多文物可能會(huì )因為缺乏有效的保護手段，一經(jīng)發(fā)掘出土，就會(huì )永久性地損壞。比如我國就以「如無(wú)必要，不進(jìn)行主動(dòng)發(fā)掘」的標準，來(lái)保護遺跡和考古發(fā)現，所以空間考古越來(lái)越受到重視。

在二戰后，全球的考古學(xué)界都開(kāi)始使用空間技術(shù)，尤其是結合遙感來(lái)進(jìn)行考古研究。遙感考古主要是通過(guò)分析遙感圖像，再結合考古成果、歷史和文獻資料進(jìn)行的。不僅能避免野外工作花費大量時(shí)間，經(jīng)費和精力，減輕勞動(dòng)強度。

在上世紀60年代修建三門(mén)峽水庫時(shí)，

我國開(kāi)始用航空照片對庫區古代遺址、墓葬分布探測

在不觸及文化遺跡的情況下精確確定遺跡的位置、形狀、大小等。對現已埋沒(méi)于地表下的古溝渠、古河道或大型建筑物等，在信息豐富的遙感資料上有時(shí)能很清楚地反映出來(lái)。

2014 年，我國遙感地球所的研究團隊在新疆地區，歷時(shí)三年對新疆古代長(cháng)城進(jìn)行考古工作。 

利用遙感技術(shù)工作人員將

200 多座古烽燧、戍堡線(xiàn)路復原和精確劃分

靠著(zhù)遙感手段獲取的古遺址的微弱信息， 科研人員「還原」了新疆古代長(cháng)城，改變了長(cháng)期以來(lái)「新疆沒(méi)有長(cháng)城」的認識，令考古界為之振奮。 

利用遙感技術(shù)，能夠更直觀(guān)形象地了解遺存，深化人類(lèi)文化遺存時(shí)空分布規律的認識，了解不同環(huán)境和社會(huì )發(fā)展階段的人地關(guān)系模式及其演變過(guò)程，為解讀遺址與文化提供科學(xué)依據。 

再結合機器學(xué)習、深度學(xué)習等 AI 技術(shù)手段，可以讓高效地提高對空間遙感數據的處理，進(jìn)一步加快對文化遺存的探索與保護。

總之，技術(shù)「倒斗」，又好又快。

參考文獻：

-《Deep learning reveals extent of Archaic Native American shell-ring building practices》Dylan S.Davis

-《遙感考古“上天入地”空間考古大有可為》中國科學(xué)院空天信息創(chuàng )新研究院

-《遙感技術(shù)在考古方面的應用》（http://blog.sina.com.cn/s/blog_5554ecf401000e45.html）