الذكاء الاصطناعي يساعد فى رسم خرائط خزانات مائية تعود للعصر الأنجكوراني

استخدم علماء الآثار، تقنية الذكاء الاصطناعى لرسم خرائط لتحديد الخزانات المائية غير المعروفة سابقًا فى أنغكور، الواقعة في مقاطعة سيام ريب في كمبوديا، عاصمة إمبراطورية الخمير بين القرنين التاسع والخامس عشر الميلاديين، وفقًا لما نشره موقع" heritagedaily".

بعد انهيار الإمبراطورية في عام 1431 م، أصبحت المدينة مهجورة إلى حد كبير، باستثناء العديد من مجمعات المعابد القديمة التي استمرت في استخدامها لعبادة ثيرافادا.

استخدمت دراسات سابقة أجراها فريق دولي من الباحثين صور الأقمار الصناعية والليدار لتحديد بقايا المساحات الحضرية في المدينة، وكشفت عن أكثر من 25 ألف ميزة تحت مظلة الغابات.

ومع ذلك، فقد ثبت أن القوة البشرية المطلوبة لرسم خريطة للمناظر الطبيعية خارج المنطقة المركزية في أنغكور تستغرق وقتًا طويلاً للغاية، وهو ما تناولته دراسة جديدة نُشرت في مجلة PLOS one باستخدام الذكاء الاصطناعي للتعلم العميق.

تطلب تدريب الذكاء الاصطناعي تنظيف وتنقية مجموعة بيانات ضخمة لأشكال الخزانات المعروفة من بين أكثر من 11,000 عينة، استُخدمت حوالي 3,600 عينة عالية الجودة ومتوافقة مع الذكاء الاصطناعي بعد عمليات فحص يدوية ثانوية، دُرب النموذج على بقع صور بدقة 512×512 بكسل باستخدام تقنيات متقدمة لتحسين الدقة وتجنب الإفراط في التجهيز.

ووفقا لمؤلفي الدراسة، فإن الذكاء الاصطناعي قادر على اكتشاف الخزانات بدقة مقبولة مع درجة F1 (توازن الدقة والتذكر) تصل إلى 45% في المناطق المواتية - مما يضع أداء الذكاء الاصطناعي على قدم المساواة مع الطالب المدرب.

تعني هذه الطريقة، إلى جانب التحقق من قبل الخبراء، أن الذكاء الاصطناعي قد يقلل الوقت الذي تستغرقه مهام التعيين بنسبة تصل إلى 90%.

يُتيح دمج الذكاء الاصطناعي كأداة لتحديد الخزانات المائية في مشاريع رسم الخرائط واسعة النطاق فرصًا واعدة لتسريع وتيرة البحث ومع ذلك، يبقى من الضروري التأكيد على أهمية التحقق البشري في التحقق من النتائج. ويُمثل تعزيز قدرة الشبكات العصبية على التكيف مع البيئات المتنوعة من خلال تقنيات التكيف مع النطاقات آفاقًا واعدة للأبحاث المستقبلية، وفقًا لمؤلفي الدراسة.