圣彼得堡国立大学的科学家训练了一个神经网络像古代人一样 “思考”

阿尔泰东南部地区是最有前途的历史和地理研究的地区之一。 目前，这里发现了数千个不同时代的宗教建筑—从铜石并用时代（公元前4–3千年）到民族时代（15-19世纪）。 这些出土文物让研究人们定居和移民的问题，但它们的地域属性对科学家来说是一个问题，因为这个地区占据大面积，并由各种景观和自然条件组成，包括山脉和河谷。此外，科学家指出，严重缺少描述不同时代住在该地区的人民生活的文字记载。

该研究结果在“格·叶·格里尚科夫(Г.Е.Гришанков)第五届景观和生态会议。自然与社会：一体化进程“国际科学和实践会议上展示。

为了解决这个问题，圣彼得堡国立大学的地理学家在历史和地理方法的框架内训练了一个神经网络识别古代文化痕迹的已知位置的景观特征。 为了构建神经网络模型，使用许多景观特征，其中包括绝对高度、相对于水道的位置、坡度、露头、太阳辐射强度、山峰的可见度等。 这些数据让我们能够充分探索这个地区，并确定可以找到古代文化新痕迹的地方。 使用该神经网络确定位置的准确度达到80％，通过增加已研究对象的知识库，以及在分析中添加新的景观特征，可以提高这一指标。

“我们的神经网络在已经存在数据的基础上识别模式，在这种情况下景观是至关重要的，因为人们的定居在古代严重依赖于环境条件。 例如，住在阿尔泰东南部地区的部落更喜欢沿河谷定居，主要是在东南和西南方向的两条河流汇合处，以及沿山间库赖盆地和丘亚盆地外围的河谷，那里的生活条件最良好。 我们研究了那里发现的大约900个考古遗址的位置的景观，这些数据让我们能够训练神经网络在环境方面上“思考”，像古代人一样。 这一切让非常精准地预测新考古遗址的位置，“ 研究参与者、圣彼得堡国立大学副教授伊戈尔·谢尔盖耶夫 Игорь Сергеев（地貌学教研室）和圣彼得堡国立大学高级讲师阿娜斯塔西娅·格列博娃Анастасия Глебова（自然地理与景观规划教研室）表示。

分析工作得到了俄罗斯基础研究基金会资助的支持。

结果，神经网络发现了考古学家尚未探索的古墓痕迹—人们的定居点及其宗教活动，卫星图像证实了这些预测。伊戈尔•谢尔盖耶夫表示，创建的神经网络可以根据科学任务和目标在不同的地理区域使用。

此外，神经网络分析使我们能够更好地了解古代民族的定居模式和文化偏好。 因此，这些数据不仅可以用于搜索古迹，还可以用于分析工作和某些出土文物的解释。 未来，科学家计划利用神经网络获得的数据来在科学考察期间进行实地工作。