ШІ навчили розпізнавати насіння стародавніх рослин з точністю 90%

Дослідники з Університету Ліннань та Шаньдунського університету представили спільну розробку — штучний інтелект, здатний розпізнавати насіння стародавніх рослин, знайдене під час розкопок у Китаї. Система, яку назвали APSNet, імітує роботу експертів-археоботаніків і досягає точності класифікації понад 90%.

Для навчання моделі дослідницька група зібрала базу даних APS, що містить 8340 зображень насіння з 18 археологічних пам'яток по всьому Китаю. Зразки охоплюють період приблизно з 5400 року до н. е. до 220 року н. е. — це понад п'ять тисяч років. До бази увійшли зображення таких культур, як ячмінь, пшениця, головчасте просо, звичайне просо та кісточки персика.

APSNet працює за алгоритмом, подібним до логіки вчених: спочатку аналізує розмір і форму насінини, а потім звертає увагу на дрібніші ознаки — положення зародка та текстуру поверхні. Це дозволяє розрізняти види, які візуально майже не відрізняються. Дослідникам достатньо завантажити зображення або підключити цифровий мікроскоп, щоб отримати результат за лічені хвилини.

Під час тестування нова модель показала точність 90,2%, що на 5,3 відсоткових пункти вище за найкращі з 28 існуючих систем класифікації зображень на основі ШІ. Сем Квонг Так-ву, декан Школи аспірантури Ліннанського університету, зазначив, що підготовка кваліфікованого археоботаніка зазвичай займає кілька років, а сама робота з мікроскопом є надзвичайно трудомісткою. Автоматизація цього процесу давно була пріоритетним напрямком у галузі.

Професор Шаньдунського університету Цун Рунмін пояснив, що складнощі з ідентифікацією насіння пов'язані зі значною варіативністю розмірів і форми навіть у межах одного виду через різні умови зростання та зміни під час тривалого зберігання. Крім того, різні види можуть мати схожу структуру поверхні, що ускладнює класифікацію.

Розробка інтегрує штучний інтелект, археологію та збереження культурної спадщини. Окрім прискорення досліджень, система формує стандартизовану базу даних, яку можна використовувати для подальшого вивчення стародавнього землеробства та раціону населення Китаю. Впровадження таких інструментів відкриває шлях до цифровізації археологічних колекцій і спрощує обмін даними між науковими установами.