Wetenschap
De beschaving van de Indus River Valley wordt beschouwd als een van de drie vroegste beschavingen in de wereldgeschiedenis, samen met Mesopotamië en Egypte. Geografisch gezien groter dan deze twee, zoals deze zich vanaf 3300 v.Chr. ontvouwden in wat nu Pakistan en India is, beschikte de Indus-beschaving over uniforme gewichten en maten, bekwame ambachtslieden, een veelzijdig systeem van handel en commercie, en meer dan 500 symbolen en tekens om te communiceren.
Maar één vraag houdt wetenschappers al tientallen jaren bezig en belemmert pogingen om meer over deze beschaving te weten te komen:waren die karakters een taal of meer verwant aan pictogrammen? Zelfs nu sommige experts het van rechts naar links geschreven schrift in Indus-inscripties beginnen te vertalen, is er weinig overeenstemming.
"Dat is een controverse die nog niet is beslecht", zegt Debasis Mitra, een professor in de computerwetenschappen die nu bij deze zoektocht is betrokken dankzij een nieuwe subsidie die hij heeft gekregen van de National Endowment for the Humanities:"Ancient Script Digitalization and Archival ( ASDA) van artefacten uit de Indusvallei met behulp van Deep Learning."
Afgestudeerd student-assistent Deva Atturu, die in april zijn masterscriptie verdedigt, assisteert Mitra bij het uitvoeren van het gesubsidieerde onderzoek. Deze maand nog waren hij en Mitra virtueel aanwezig bij de South Asian Archaeology Conference 2024 van de Universiteit van Chicago, waar Atturu een presentatie gaf over hun werk.
De geschriften die ze bestuderen kunnen een reeks symbolen zijn, zoals het equivalent van dollartekens en afbeeldingen van zakelijke transacties, of die symbolen kunnen grafemen zijn, de individuele letters of groepen letters die spraakklanken vertegenwoordigen.
"Beide partijen hebben zeer sterke argumenten", zei Mitra.
Hij wil het argument niet oplossen, maar wil degenen die dat wel willen empoweren door een machine learning-algoritme te ontwikkelen voor het identificeren en digitaliseren van het oude schrift van de Indus-beschaving. Er is een tekort aan gedigitaliseerde gegevens die Mitra hoopt aan te pakken.
Het proces maakt gebruik van een geautomatiseerd scriptherkenningssysteem (ASR) om gecodeerde reeksen grafemen te extraheren uit een dataset van meer dan 1.000 foto's van Indus-zeehonden. Met behulp van kunstmatige neurale netwerken in twee fasen heeft de ASR 88% succes geboekt bij het detecteren van grafemen.
Toch was het proces een uitdaging. Machine learning wordt vaak mogelijk gemaakt door enorme hoeveelheden gegevens in te voeren om het systeem feitelijk te trainen. In dit geval hoeven er echter niet veel gegevens te worden ingevoerd. En de gegevens die er zijn, kunnen soms "luidruchtig" of vervormd zijn.
"Ik werk aan medische beeldvorming en sommige uitdagingen zijn vergelijkbaar", zei Mitra.
Mitra past verschillende machine learning-elementen toe op het project om te proberen nieuwe gegevens te genereren of om te kijken of een andere aanpak beter kan werken. En hij bevindt zich ook op conferenties die normaal gesproken niet op het schema staan voor computerwetenschappers, zoals de jaarlijkse conferentie van Zuid-Azië van vorig jaar, georganiseerd door de Universiteit van Wisconsin in Milwaukee, waar hij een presentatie gaf over dit machine learning-project.
Door deze bij te wonen, blijft hij in contact met archeologen die hem van meer gegevens kunnen voorzien. "Ik ga naar deze conferenties en probeer met ze te praten", zei hij.
Ook roept hij de hulp in van studenten van het Indian Statistical Institute in zijn geboorteland India. Samen boeken ze vooruitgang. Ze kunnen bepaalde motieven en grafemen digitaliseren en, afhankelijk van de hoeveelheid gegevens, zelfs een script maken. Dat doen en het in een database krijgen is het doel van de initiële subsidiefinanciering.
De volgende fase? Creëer een systeem waarmee archeologen in het veld een smartphonefoto van een tekst of symbolen kunnen maken en deze naar de database kunnen sturen voor digitalisering.
Dat deze inspanningen bedoeld zijn om een van de grote beschavingen in de geschiedenis van zijn land te helpen verhelderen en beter te begrijpen, is een extra motivatie voor Mitra.
"Het maakt deel uit van mijn geschiedenis, dus daar is een extra motivatie voor. En ik zie duidelijk dat Indiase studenten om dezelfde reden erg geïnteresseerd zijn", zei hij. "Maar een van de eerste doorbraken kwam van een paar Amerikaanse studenten die een sterke interesse hadden in India, en sommigen van hen zeiden dat ze daarna India hadden bezocht."
Aangeboden door Florida Institute of Technology
Waarom zijn we zo verdeeld? Nulsomdenken is daar een onderdeel van
Onderzoek – en niet werk – zou de sleutel kunnen zijn tot een levendige lokale economie
Meer >
Wetenschap © https://nl.scienceaq.com