Archeologie dankzij computergebaseerd onderzoek
Een mix van dataonderzoek, kunstmatige intelligentie en archeologie zorgde op 31 januari voor levendige discussies. Op die dag vond het seminar ‘AI & Data Science @ Archaeology’ plaats, waar het Data Science Onderzoeksprogramma (DSO), SAILS en de Faculteit Archeologie hun krachten bundelen.
AI & Data Science @ Archaeology
Archeologiedecaan Jan Kolen benadrukte bij aanvang van het evenement het belang van digitale archeologie. ’Computertechnieken zoals ruimtelijke analyse, 3D-modellering, simulatie, beeldanalyse openen nieuwe wegen voor archeologisch onderzoek. Ze hebben het begrip van het menselijk verleden aanzienlijk verbreed’, aldus Kolen, ‘en dat begrip groeit nog steeds.’
DSO promovendi vertellen over algoritmen in hun onderzoek
Dankzij hoogtemetingen met satellieten en andere vormen van remote sensing kunnen archeologen een enorme hoeveelheid data binnenhalen . Op scans van het landschap hopen ze onontdekte archeologische objecten aan te treffen. ‘Het is onmogelijk om hier ‘handmatig’ naar te zoeken,’ vertelde de volgende spreker Wouter Verschoof – Van der Vaart, promovendus aan het DSO. ‘Daarom proberen archeologen verschillende algoritmes te identificeren om specifieke objecten in een bepaald gebied waar te nemen.’
Verschoof – Van der Vaart identificeerde een AI-systeem dat zeer geschikt is om digitale scans van gebieden te onderzoeken. Dit zogenoemde Region-based Convolutional Neural Network (R-CNN) leert om te zoeken naar objecten op basis van voorbeelden die hij aandraagt. Zo zoeken ze bijvoorbeeld naar de locaties van grafheuvels, prehistorische akkerbouwsystemen en houtkoolmeiers. Hoe meer voorbeelden er worden aangedragen, hoe beter de R-CNN objecten kan waarnemen.
Alex Brandsen, eveneens promovendus van het DSO-programma, besprak hoe hij datamining-methoden gebruikt om online beschikbare veldwerkrapporten te doorzoeken en te gebruiken voor onderzoek. Op dit moment kan er alleen in de metadata van deze documenten gezocht worden. Dat wil zeggen dat een zoekmachine alleen zoekt in de titel of abstract. Hierdoor blijft veel bruikbare informatie onopgemerkt. Brandsen presenteerde een intelligente zoekmachine (AGNES) die het mogelijk maakt in de volledige tekst van de rapporten en op specifieke concepten te zoeken, zoals tijdsperiodes of artefacten.
-
Wouter Verschoof – Van der Vaart over het AI-systeem R-CNN. -
Alex Brandsen over AGNES en moderator Karsten Lambers.
Geslachtsbepaling bij skeletten makkelijker en objectiever
Het bepalen van het geslacht van menselijke skeletten wordt gezien als een van de meest cruciale stappen in de archeologie, forensisch onderzoek en voor Rampen Identificatie Teams, aldus masterstudent Archeologie Anne Dijkstra. Hiervoor worden verschillende kenmerken van het bekken en het schedel gescoord. ‘Hoewel dit heel accuraat is, blijkt in de praktijk dat het aspecten zoals fragmentatie of decompositie van botten niet meeneemt. Hierdoor zijn metingen niet altijd nauwkeurig,’ vertelde Dijkstra. ‘Door te kijken naar het hielbot van verschillende overblijfselen van volwassen individuen hebben we een nieuw algoritme kunnen ontwikkelen. Het resultaat is veelbelovend. Met dit algoritme kunnen we in de toekomst geslachten van menselijke overblijfselen sneller bepalen en objectiever vaststellen.’
HomininSpace
Archeologieonderzoeker Fulco Scherjon's interesse ligt in de identificatie van modern menselijk gedrag. In zijn huidige onderzoek richt hij zich op de verdeling van neanderthalers in Noordwest-Europa. Scherjon gebruikt het zogenoemende modellerings- en simulatiesysteem HomininSpace om het migratiepatroon van Neanderthalers in kaart te brengen. Met HomininSpace kan hij vroegere hominines in een realistische omgeving modelleren en simuleren.
'Neanderthalers en de vroege moderne mensen leefden gelijktijdig samen. Maar er bestaan nog veel vragen. Bijvoorbeeld in welke gebieden ze voorkwamen. HomininSpace kan hier suggesties voor geven,' vertelde Scherjon. Hij voerde 83 archeologische neandertalervindplaatsen in West-Europa in in het systeem. Deze gegevens gebruikte het systeem om te vergelijken met de simulatieresultaten. 'Het unieke aan HomininSpace is dat het zelf op zoek gaat naar het model dat de beste matches produceert met de archeologische vondsten. Het systeem geeft dus de aannemelijkheid aan dat een neanderthaler op een specifieke plek waren of op een bepaalde manier leefde.'
-
Fulco Scherjon beschrijft het modellerings- en simulatiesysteem HomininSpace. -
Tussen de presentaties door ontstond een levendige discussie tussen het publiek en de sprekers, begeleid door moderator en onderzoeker in Archaeological Computer Sciences Karsten Lambers. -
Aske Plaat, directeur van het SAILS-programma, sloot de middag af met een dankwoord aan de sprekers en de aankondiging van het vrij toegankelijke ‘360 Degrees of Data Science’ symposium dat op 6 maart in PLNT plaatsvindt.
Het Data Science Onderzoeksprogramma (DSO) combineert Leidse promotieonderzoeken uit verschillende disciplines met data science. Wouter Verschoof – Van der Vaart en Alex Brandsen zijn als promovendi aangesloten bij dit programma.
SAILS ofwel Society (Social Sciences, Humanities, Law, Archaeology, Governance & Global Affaires) Artificial Intelligence and Life Sciences, is één van de nieuwe, universiteitsbrede stimuleringsprogramma's die financieel ondersteund worden door het bestuur van de Universiteit Leiden. Het doel is om de huidige expertise op het gebied van Kunstmatige Intelligentie te verbreden en verdiepen.