การค้นพบคอลเลกชันภาพวาดปูนปลาสเตอร์โรมันที่ใหญ่ที่สุดใน London ได้จุดประกายการสนทนาที่น่าสนใจในชุมชนเทคโนโลยีเกี่ยวกับวิธีที่เทคโนโลยีสมัยใหม่สามารถปฏิวัติงานบูรณะทางโบราณคดีได้ เศษชิ้นส่วนภาพเฟรสโกอายุ 1,800 ปีที่พบกระจัดกระจายอยู่ในพื้นที่โครงการ The Liberty ใช้เวลานักวิจัยถึงสามเดือนในการประกอบกันบางส่วนด้วยวิธีการแบบดั้งเดิม
รายละเอียดการค้นพบจิตรกรรมฝาผนัง Roman :
- อายุ: อย่างน้อย 1,800 ปี (ย้อนกลับไปถึง 43 ค.ศ. หรือหลังจากนั้น)
- สถานที่: พื้นที่โครงการพัฒนา The Liberty , London
- ความสำคัญ: คอลเลกชันปูนปลาสเตอร์ที่มีภาพวาด Roman ที่ใหญ่ที่สุดของ London
- เวลาในการบูรณะ: 3 เดือน โดยใช้วิธีการแบบดั้งเดิม
- คุณสมบัติพิเศษ: เม็ดสีเหลืองหายาก, ภาพเขียนบนผนังจากยุค Flavian (69-96 ค.ศ.), tabula ansata พร้อมจารึก "FECIT"
 |
|---|
| ภาพรวมของเศษชิ้นส่วนหลายร้อยชิ้นของจิตรกรรมฝาผนัง Roman โบราณ สะท้อนให้เห็นความซับซ้อนของกระบวนการฟื้นฟูและประกอบใหม่ |
Computer Vision และ AI สามารถเปลี่ยนแปลงปริศนาทางโบราณคดีได้
ผู้ที่ชื่นชอบเทคโนโลยีกำลังแนะนำว่าโมเดล computer vision สามารถเร่งกระบวนการบูรณะที่ต้องใช้ความพิถีพิถันได้อย่างมาก ไม่เหมือนนักวิจัยมนุษย์ที่ต้องพึ่งพาความจำและบันทึกทางกายภาพ ระบบ AI สามารถรักษาความจำที่สมบูรณ์แบบของรายละเอียดเศษชิ้นส่วนหลายพันชิ้น รูปแบบ และการจับคู่ที่เป็นไปได้ ความท้าทายอยู่ที่การจัดการกับชิ้นส่วนที่ไม่สมบูรณ์ซึ่งไม่สามารถประกอบเข้าด้วยกันได้อย่างแน่นอนเนื่องจากความเสียหายและการผุกร่อนจากหลายศตวรรษ
เทคโนโลยี computer vision ได้พิสูจน์ความสำเร็จในงานการจดจำรูปแบบแล้ว และการบูรณะทางโบราณคดีเป็นการประยุกต์ใช้ที่เป็นธรรมชาติสำหรับความสามารถเหล่านี้ อัลกอริทึม machine learning อาจสามารถระบุการไล่ระดับสีที่ละเอียดอ่อน รูปแบบพื้นผิว และลวดลายทางศิลปะที่ตามนุษย์อาจมองข้ามหลังจากทำงานรายละเอียดเป็นชั่วโมง
 |
|---|
| นักวิจัยที่กำลังทำงานอย่างขยันขันแข็งในการจัดเรียงชิ้นส่วนของจิตรกรรมฝาผนัง Roman แสดงให้เห็นความพยายามอย่างพิถีพิถันที่จำเป็นสำหรับการฟื้นฟู |
Crowdsourcing เกิดขึ้นเป็นแนวทางทางเลือก
ชุมชนยังกำลังสำรวจ crowdsourcing เป็นโซลูชันที่เป็นไปได้สำหรับปริศนาทางโบราณคดีที่ซับซ้อน แนวทางนี้จะกระจายงานมหาศาลไปยังอาสาสมัครจำนวนมาก โดยแต่ละคนจะมีส่วนร่วมเล็กๆ ในความพยายามบูรณะที่ใหญ่กว่า แพลตฟอร์มออนไลน์สามารถให้ผู้เข้าร่วมทั่วโลกตรวจสอบภาพความละเอียดสูงและแนะนำการวางตำแหน่งเศษชิ้นส่วน
Crowdsourcing ได้จัดการกับปัญหาซับซ้อนอื่นๆ ในวิทยาศาสตร์และการวิจัยได้สำเร็จ ตั้งแต่การพับโปรตีนไปจนถึงการจำแนกกาแล็กซี การบูรณะทางโบราณคดีสามารถได้รับประโยชน์จากโมเดลปัญญาแบบกระจายเดียวกันนี้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพิจารณาขนาดและความซับซ้อนมหาศาลของปริศนา
โซลูชันเทคโนโลยีที่เสนอ:
- โมเดล Computer Vision: การจดจำรูปแบบและการจับคู่เศษชิ้นส่วน
- แพลตฟอร์ม Crowdsourcing: ความพยายามในการสร้างใหม่แบบกระจายโดยอาสาสมัคร
- ระบบแก้ปริศนาอัตโนมัติ: ระบบหุ่นยนต์ที่มี computer vision
- ข้อได้เปรียบหลัก: การเก็บรักษาความจำที่สมบูรณ์แบบ ความสามารถในการประมวลผล 24/7 ศักยภาพในการทำงานร่วมกันทั่วโลก
- ความท้าทายหลัก: การจัดการกับชิ้นส่วนที่เสียหายหรือสูญหาย ไม่มีภาพอ้างอิง การติดตั้งเศษชิ้นส่วนที่ไม่สมบูรณ์แบบ
 |
|---|
| ฉากที่น่าสนใจและแปลกตาที่สะท้อนจิตวิญญาณของการร่วมมือและการระดมพลังมวลชนในการแก้ปัญหาปริศนาทางโบราณคดี |
เทคโนโลยีการแก้ปริศนาอัตโนมัติแสดงให้เห็นความหวัง
สมาชิกชุมชนบางคนได้ชี้ไปที่เครื่องแก้ปริศนาจิ๊กซอว์อัตโนมัติที่มีอยู่แล้วซึ่งพัฒนาโดย YouTuber และวิศวกรที่มีชื่อเสียง เครื่องจักรเหล่านี้ใช้ computer vision และระบบหุ่นยนต์เพื่อระบุและวางชิ้นส่วนปริศนาโดยอัตโนมัติ อย่างไรก็ตาม การปรับเทคโนโลยีดังกล่าวสำหรับงานทางโบราณคดีจะต้องมีการปรับเปลี่ยนอย่างมีนัยสำคัญเพื่อจัดการกับชิ้นส่วนที่ไม่สม่ำเสมอ เสียหาย และหายไป
ภาพเฟรสโกโรมันนำเสนอความท้าทายที่เป็นเอกลักษณ์ซึ่งเกินกว่าปริศนาจิ๊กซอว์ทั่วไป ไม่มีภาพอ้างอิงที่จะนำทางกระบวนการ ชิ้นส่วนอาจหายไปทั้งหมด และเศษชิ้นส่วนอาจไม่ประกอบเข้าด้วยกันได้อย่างสมบูรณ์เนื่องจากความเสียหายที่เกี่ยวข้องกับอายุ ปัจจัยเหล่านี้ทำให้มันซับซ้อนกว่าปริศนาเชิงพาณิชย์ที่ยากที่สุดด้วยซ้ำ
จุดตัดระหว่างประวัติศาสตร์โบราณและเทคโนโลยีสมัยใหม่ยังคงเสนอความเป็นไปได้ที่น่าสนใจสำหรับการวิจัยทางโบราณคดี โดยภาพเฟรสโกโรมันทำหน้าที่เป็นกรณีศึกษาที่น่าสนใจสำหรับวิธีการบูรณะที่เป็นนวัตกรรม
อ้างอิง: London's Largest Ancient Roman Fresco Makes for the 'World's Most Difficult Jigsaw Puzzle'