İçeriğe atla

Hesaplamalı arkeoloji

Hesaplamalı arkeoloji, uzun vadedeki insan davranışı ve davranışsal evrimin incelenmesi için bilgisayar tabanlı analitik yöntemleri ifade eder. Adlarının önüne 'hesaplamalı' sözcüğü eklenmiş olan diğer alt disiplinlerde olduğu gibi (örneğin, hesaplamalı biyoloji, hesaplamalı fizik ve hesaplamalı sosyoloji), terim, bilgisayar yardımı olmadan gerçekçi bir şekilde gerçekleştirilemeyen (genellikle matematiksel) yöntemleri temsil etmektedir.

Hesaplamalı arkeoloji, coğrafi bilgi sistemlerinin (CBS) kullanımını özellikle de görüş alanı analizi, en-düşük maliyetli yol analizi benzeri mekansal analizler gibi, bir bilgisayarın gücü olmaksızın uygulanması imkansız olmasa bile son derece zor veya karmaşık olan çalışmalarda kullanılabilmektedir. Benzer şekilde, bazı istatistiksel ve matematiksel modelleme[1] biçimleri ve Swarm veya Repast gibi yazılım araçlarını kullanarak insan davranışının ve davranışsal evriminin simülasyonunun da bilgisayar yardımı olmadan hesaplanması imkansız olacaktır. University College London'ın Mekansal Sözdizimi (space syntax) programı gibi yazılımları kullanarak inşa edilmiş mekanlarda insan algısı ve hareketi gibi arkeolojik sorunları çözmek için çeşitli karmaşık ve amaca uygun yazılım biçimlerinin uygulanması da 'hesaplamalı arkeoloji' terminolojisi içerisinde tanımlanır.

Kazılarda ve müzelerde arkeolojik buluntuların elde edilmesi, belgelenmesi ve analiz edilmesi, çanak çömlek analizini içeren önemli bir başlıktır. Bu alanda, yapılandırılmış ışık taraması (SLS), "hareketten yapı" (SfM) gibi fotogrametrik yöntemler, bilgisayarlı tomografi ve bunların kombinasyonları[2][3] gibi 3B yakalama teknikleri, dijital çanak çömlek araştırmalarında çok sayıda nesne ile büyük veri setlerinin oluşturulmasını sağlar. Bu teknikler, kazı yerlerinde[4] iş akışına gün geçtikçe daha fazla entegre edilmektedir Corpus vasorum antiquorum'un (CVA) Avusturya alt projesi, müzelerdeki[5] buluntular üzerine yapılan dijital araştırmalar bağlamında ufuk açıcıdır.

Hesaplamalı arkeoloji aynı zamanda "arkeolojik bilişim" (Burenhult 2002, Huggett ve Ross 2004[6] veya "arkeoinformatik" (bazen "AI" olarak kısaltılır, ancak yapay zeka ile karıştırılmamalıdır) olarak da bilinir.

Çıkış noktaları ve hedefler

Son yıllarda, arkeologların sayısal yöntemlerin ve bilgisayar teknolojisinin tüm potansiyelinden ancak arkeolojik veri ve araştırma süreçlerinin doğasında bulunan belirli güçlüklerin ve potansiyellerin farkına varmaları durumunda yararlanabilecekleri açıkça ortaya çıkmıştır. Yapay zeka bilimi, arkeolojik bilginin belirli özelliklerini ve kalıplarını ortaya çıkartmaya, sayısal olarak ifade etmeye ve keşfetmeye çalışan yeni bir disiplindir. Yapay zeka, bilgi işlemede kendi kendine yeterli bir arkeolojik yaklaşım için veri ve yöntemler üzerine yapılan temel araştırmalar, özellikle arkeolojik problem çözme ve anlamaya yönelik sayısal yöntemleri ve bilgisayar yazılımlarını üretmektedir.

Yapay zeka bilimi, bilimsel arkeolojik araştırmaların hemen hemen her alanını tamamlama ve geliştirme yeteneğine sahiptir. 1960'lardan bu yana sayısal arkeolojide geliştirilen yöntem ve teorilerin büyük bir bölümünü içerir, ancak genel arkeolojik bilgileri ve problem yapılarını, bilgisayar algoritmaları ve veri yapıları olarak temsil etmenin yollarını araştırarak arkeolojiyi nicelleştirmeye çalışan eski girişimlerin ötesine geçer. Bu, arkeolojik analiz alanını, çok karmaşık sorunları çözmeye uygun çok çeşitli bilgisayar tabanlı bilgi işleme yöntemlerine açar. Ayrıca, disiplinin araştırma konularının formal bir şekilde anlaşılmasını teşvik eder ve hem yöntem, hem de yazılım teknolojisinde arkeoloji ile diğer nicel disiplinler arasında bağlantılar oluşturur. Gündemi, birbirini tamamlayan iki ana araştırma temasına ayrılabilir:

  1. Arkeolojik verilerin yapısı, özellikleri ve olanakları, çıkarım ve bilgi oluşturma üzerine temel araştırmalar (teorik YZ bilimi). Bu, arkeolojik verilerdeki bulanıklık ve belirsizliğin modellenmesini ve yönetilmesini, ölçek etkilerini, optimal örnekleme stratejilerini ve mekansal - zamansal etkileri içerir.
  2. Bu teorik bilgiyi kullanıcıya sunan bilgisayar algoritmalarının ve yazılımın (uygulamalı yapay zeka bilimi) geliştirilmesi.

Arkeolojide nicel yöntemlerin ve bilgisayar tabanlı analizin kullanımına ilişkin geniş bir literatür zaten mevcut. Yöntemlerin ve uygulamaların geliştirilmesi, CAA konferansının yıllık yayınlarında en iyi şekilde yansıtılmaktadır (alttaki harici bağlantılar bölümüne bakınız). En az iki dergi, İtalyan Arkeologia e Calcolatori ve İngiliz Archaeological Computing Newsletter, arkeolojik bilgi işlem yöntemlerine adanmıştır. Yapay Zeka Bilimi, aşağıdakiler dahil olmak üzere ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere birçok temel araştırma konusuna katkıda bulunur:

  • arkeoloji, mekansal ve zamansal arkeolojik veri analizinde ileri istatistikler
  • Bayesci analiz ve ileri olasılık modelleri, arkeolojik verilerde bulanıklık ve belirsizlik
  • ölçekle ilgili olgular ve ölçek ihlalleri
  • saha içi analizi (stratigrafi gösterimleri, 3B analiz, eser dağılımları)
  • kültürel peyzaj analizi (bölgesel modelleme, görünürlük analizi)
  • optimal anket ve örnekleme stratejileri
  • süreç-tabanlı modelleme ve simülasyon modelleri
  • arkeolojik tahmini modelleme ve miras yönetimi uygulamaları
  • denetimli ve denetimsiz sınıflandırma ve tipoloji, yapay zeka uygulamaları
  • dijital kazılar ve sanal gerçeklik
  • arkeolojik araştırmanın hesaplamalı tekrarlanabilirliği
  • arkeolojik yazılım geliştirme, elektronik veri paylaşımı ve yayınlama

Yapay zeka bilimi, arkeolojik çıkarım ve bilgi oluşturmaya yönelik biçimselleştirilmiş bir yaklaşımı savunmaktadır. Yapay zeka çalışmalarının disiplinler arası doğasında, bilgisayar bilimi (örneğin algoritma ve yazılım tasarımı, veritabanı tasarımı ve teorisi), coğrafi bilgi bilimi (mekansal istatistik ve modelleme, coğrafi bilgi sistemleri), yapay zeka araştırması (denetimli sınıflandırma, bulanık mantık), ekoloji (nokta örüntü analizi), uygulamalı matematik (grafik teorisi, olasılık teorisi) ve istatistik gibi diğer birçok disiplinden yöntem ve teoriyi ödünç almak, uyarlamakta ve geliştirmek bulunmaktadır.

Eğitim ve Araştırma

Arkeolojideki bilimsel ilerleme, diğer herhangi bir disiplinde olduğu gibi, geçmiş insan eylemlerinin ve tezahürlerinin altında yatan süreçler hakkında soyut, genelleştirilmiş ve aktarılabilir bilgi oluşturmayı gerektirir. Niceleme, bilimsel yeteneklerimizi sezgisel bilişin sınırlarını aşarak soyutlamanın ve genişletmenin bilinen nihai yolunu sağlar. Arkeolojik bilgi işleme ve çıkarıma yönelik nicel yaklaşımlar, arkeolojik araştırmalarda kritik bir bilimsel yöntemler bütünü oluşturmaktadır. Bu metodlar, cebir, istatistik ve bilgisayar algoritmaları gibi, formal olmayan veya tamamen bilişsel çıkarımlar için fazla geniş hacimli veya karmaşık olan bilgileri işlemek için araçlar sunmaktadır. Ayrıca arkeoloji ile jeofizik, coğrafi bilgi bilimleri ve uygulamalı istatistik gibi çok sayıda nicel bilim arasında bir köprü kurarlar. Ve arkeoloji alanındaki bilim insanlarının araştırmalarını formal, şeffaf ve anlaşılır bir şekilde tasarlamalarına ve yürütmelerine olanak sağlarlar.

Gelişmekte olan bir araştırma alanı olan yapay zeka bilimi, şu anda özellikle akademik öğretimde daha güçlü, iyi finanse edilmiş ve kurumsallaşmış yerleştirmeye ihtiyaç duyan oldukça dağınık bir disiplindir. Göze çarpan ilerlemelere ve kullanışlılığına rağmen, günümüzün nicel arkeolojisi genellikle arkeolojik eğitim ve öğretimde yeterince temsil edilmemektedir. Bu sorunun bir kısmı, matematik ve hümanist arkeoloji arasındaki görünürdeki çatışma hakkındaki kavram yanılgıları olabilir.

Bununla birlikte, dijital kazı teknolojisi, modern kültürel miras yönetimi ve karmaşık araştırma konuları, yetenekli öğrencilerin ve araştırmacıların, sürekli büyüyen bir arkeolojik veri kütlesini ve bağlı araştırma sorunlarını işlemek için yeni, verimli ve güvenilir araçlar geliştirmelerini gerektirmektedir. Bu nedenle, arkeoloji öğrencilerine matematik, istatistik ve bilgisayar bilimleri gibi sayısal bilimlerde sağlam bir altyapı sağlamak bugün her zamankinden daha önemli görünmektedir.

Şu anda, Birleşik Krallık merkezli üniversiteler, İtalya, Almanya ve Hollanda'da daha fazla enstitünün hızla güçlü bir profil geliştirmesiyle, ileriye dönük sayısal arkeologlar için çalışma programlarının en büyük kısmını sağlamaktadır. Almanya'da, ülkenin yapay zeka bilimindeki ilk öğretim üyesi pozisyonu (" Archäoinformatik ") 2005 yılında Kiel Üniversitesi'nde kurulmuştur. Nisan 2016 'da Köln Üniversitesi'nde (Arkeoloji Enstitüsü) Arkeoinformatik alanında ilk tam profesörlüğü istihtam etmiştir.

Sayısal arkeoloji ve yapay zeka biliminde öğrenciler ve araştırmacılar için en önemli platform, 30 yılı aşkın bir süredir var olan ve her yıl Avrupa'nın farklı bir şehrinde düzenlenen Arkeolojide Bilgisayar Uygulamaları ve Sayısal Yöntemler (CAA) konulu uluslararası konferanstır. Viyana'nın şehir arkeolojisi birimi, uluslararası önemi hızla artan yıllık bir etkinliğe de ev sahipliği yapıyor (alttaki bağlantılara bakın).

Kaynakça

  1. ^ University of Lilverpool; Sinclair, Anthony (2016). "The Intellectual Base of Archaeological Research 2004-2013: a visualisation and analysis of its disciplinary links, networks of authors and conceptual language". Internet Archaeology (42). doi:10.11141/ia.42.8. 28 Mayıs 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 25 Ocak 2024. 
  2. ^ "Advanced Documentation Methods in Studying Corinthian Black-figure Vase Painting" (PDF). Proceedings of the 23rd International Conference on Cultural Heritage and New Technologies (CHNT23). Vienna, Austria. 2019. 29 Temmuz 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi (PDF). Erişim tarihi: 14 Ocak 2020. 
  3. ^ Bayer, Paul Victor; Karl, Stephan; Mara, Hubert; Márton, András (12 Kasım 2018). "Advanced documentation methods in studying Corinthian black-figure vase painting". archiv.ub.uni-heidelberg.de. doi:10.11588/heidok.00025189. 25 Ocak 2024 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 25 Ocak 2024. 
  4. ^ "Internet Archaeol. 15. Archaeological Informatics. Beyond Technology". intarch.ac.uk (İngilizce). 24 Aralık 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 25 Ocak 2024. 
  5. ^ Elisabeth Trinkl (2013). "Interdisziplinäre Dokumentations- und Visualisierungsmethoden, CVA Österreich Beiheft 1" (Almanca). Viyana: Austria: Verlag der Österreichischen Akademie der Wissenschaften (VÖAW). ISBN 978-3-7001-7544-5. 3 Mart 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 14 Ocak 2020. 
  6. ^ "The archaeological ceramic finds from Guadalupe, Honduras: optimizing documentation with a combination of digital and analog techniques". Research Gate. 2020. 

İlgili Araştırma Makaleleri

<span class="mw-page-title-main">Bilgisayar bilimi</span> belirli evren kurallarına dayalı, sistematik çalışan ve elementlerin ya da ağların birbirleriyle olan ilişkisi

Bilgisayar bilimi, bilgisayarların tasarımı ve kullanımı için temel oluşturan teori, deney ve mühendislik çalışmasıdır. Hesaplamaya ve uygulamalarına bilimsel ve pratik bir yaklaşımdır. Bilgisayar bilimi; edinim, temsil, işleme, depolama, iletişim ve erişimin altında yatan yönteme dayalı prosedürlerin veya algoritmaların fizibilitesi, yapısı, ifadesi ve mekanizasyonunun sistematik çalışmasıdır. Bilgisayar biliminin alternatif, daha özlü tanımı "büyük, orta veya küçük ölçekli algoritmik işlemleri otomatikleştirme çalışması" olarak nitelendirilebilir. Bir bilgisayar bilimcisi, hesaplama teorisi ve hesaplama sistemlerinin tasarımı konusunda uzmanlaşmıştır.

Bilişim, bilişim bilimi ya da bilgisayar bilimi, bilgi ve hesaplamanın kuramsal temellerini ve bunların bilgisayar sistemlerinde uygulanabilmeleri sağlayan pratik teknikleri araştıran bir yapısal bilim dalıdır. Bilişimciler ya da bilgisayar bilimcileri bilgi oluşturan, tanımlayan ve dönüştüren algoritmik süreçler icat edip, kompleks sistemleri tasarlamak ve modellemek için uygun soyutlamalar formüle ederler. Bilişim Dünya'da hızla gelişmeye devam eden önemli bir teknolojidir.

Arkeometri, insanlığın kültür tarihini anlamada arkeologlara yardımcı olabilmek için antik eserlerin ve materyallerin pozitif bilim yöntemleriyle incelenmesidir.

<span class="mw-page-title-main">Kantitatif araştırma yöntemi</span>

Kantitatif, Analitik kimyada maddenin analiz edilmesi için kullanılan iki işlemden bir tanesi. Kantitatif, sıfat olarak Fransızcadaki "quantitatif" kelimesinden gelmektedir. Analiz, kalitatif ve kantitatif diye ikiye ayrılır. Kantitatif (nicel) analiz ; bir maddenin içindekilerin ne olduğunu değil, bu maddenin içinde bulunanların ne kadar olduğunu analiz etmek için kullanılan bir analiz yöntemidir.

<span class="mw-page-title-main">Sayısal analiz</span>

Sayısal analiz, diğer adıyla nümerik analiz veya sayısal çözümleme, matematiksel analiz problemlerinin yaklaşık çözümlerinde kullanılan algoritmaları inceler. Bu nedenle birçok mühendislik dalı ve doğa bilimlerinde önem arz eden sayısal analiz, bilimsel hesaplama bilimi olarak da kabul edilebilir. Bilgisayarın işlem kapasitesinin artması ile gündelik hayatta ortaya çıkan birçok sistemin matematiksel modellenmesi mümkün olmuş ve sayısal analiz algoritmaları burada ön plana çıkmıştır. 21. yüzyıldan itibaren bilimsel hesaplama yöntemleri mühendislik ve doğa bilimleri ile sınırlı kalmamış ve sosyal bilimler ile işletme gibi alanları da etkilemiştir. Sayısal analizin alt başlıklarına adi diferansiyel denklemlerin yaklaşık çözümleri ve özellikle veri biliminde önem taşıyan sayısal lineer cebir ile optimizasyon örnek gösterilebilir.

<span class="mw-page-title-main">Makine öğrenimi</span> algoritmaların ve istatistiksel modellerin kullanımıyla bilgisayarların yapacakları işleri kendileri çözebilmeleri

Makine öğrenimi (ML), veriden öğrenebilen ve görünmeyen verilere genelleştirebilen ve dolayısıyla açık talimatlar olmadan görevleri yerine getirebilen istatistiksel algoritmaların geliştirilmesi ve incelenmesiyle ilgilenen, yapay zekâda akademik bir disiplindir. Makine öğrenimi, bilgisayarların deneyimlerinden öğrenerek karmaşık görevleri otomatikleştirmeyi sağlayan bir yapay zeka alanıdır. Bu, veri analizi yaparak örüntüler tespit etme ve tahminlerde bulunma yeteneğine dayanır. Son zamanlarda yapay sinir ağları, performans açısından önceki birçok yaklaşımı geride bırakmayı başardı.

Bilgisayar bilimci, bilgisayar bilimi, bilgi ve hesaplamanın teorik temellerinin incelenmesi ve bunların uygulamaları hakkında uzmanlaşmış bir kişidir.

<span class="mw-page-title-main">Hesaplamalı fizik</span>

Hesaplamalı fizik, fizik sorunlarını çözebilmek için sayısal algoritmaların üretilmesi ve gerçeklenmesini içerir. Genelde kuramsal fizikin bir alt dalı olarak değerlendirilir ancak bazen de kuramsal ve deneysel fizik arasında orta bir dal olarak da düşünülür.

CBS veya Coğrafi Bilgi Sistemleri, son 10 yılda arkeoloji için önemli bir araç haline gelmiştir. CBS ve arkeoloji kombinasyonu mükemmel bir ikili oluşturmaktadır ve arkeoloji zaman içinde insan davranışının mekansal boyutu çalışmasını gerektirir.

Hesaplamalı model, karmaşık sistemlerin davranışını matematik, fizik ve bilgisayar bilimleri kullanarak simüle etmek ve incelemek için bilgisayarların kullanılmasıdır.

<span class="mw-page-title-main">Hesaplamalı geometri</span>

Hesaplamalı geometri, geometri açısından ifade edilebilen algoritmaların incelenmesine ayrılmış bilgisayar bilimlerinin bir dalıdır. Bazı çalışmalar tamamen geometrik problemlerden meydana gelirken bazıları ise hesaplamalı geometrik algoritmaların incelenmesi sonucunda meydana gelmektedir. Bunun gibi problemlerin hesaplama geometrisinin bir parçası olduğu düşünülmektedir. Modern hesaplamalı geometri son zamanlarda gelişme göstermesine karşın, tarihin antik dönemine kadar uzanan en eski bilgi işlem alanlarından biridir.

<span class="mw-page-title-main">Bilimsel hesaplama</span>

Bilimsel hesaplama karmaşık problemleri anlamak ve çözmek için gelişmiş bilgi işlem yeteneklerini kullanan çok disiplinli bir alandır. Hesaplamalı bilim üç farklı unsuru birleştirmektedir:

<span class="mw-page-title-main">Hesaplamalı nörobilim</span>

Hesaplamalı nörobilim, teorik bilgilerden oluşan bir bilgisayar bilimi alanıdır.Beyin ve sinir sistemini oluşturan yapıların çalışma mekanizması açısından işlevler görmektedir. Nörobilim; bilişsel bilim ve psikolojinin çeşitli alanları elektrik mühendisliği, bilgisayar bilimi, matematik ve fizik ile ilişkilendiren, disiplinler arası bir bilimdir.

Bilgisayar bilimi, matematiksel modelleme ve problem çözme yaklaşımlarında köklü bir değişim geçirmektedir. İlk bilgisayar bilimcileri öncelikle ayrık matematik ile ilgilenmişlerdir. Bu dönemde grafikler, ağaçlar ve sonlu sayıda veri seti içeren diziler gibi yapılara odaklanmışlardır. Hızlı kayan noktalı işlemleri "büyük veriler" ile birlikte icra etmeye çalışmışlardır. Üç boyutlu taramanın ve diğer yoğun girdi kaynaklarının gerçeklenmesi modern bilgisayar bilimi pratisyenleri ve mühendisleri tarafından mümkün kılınmıştır. Buna paralel olarak gerçek değere yakın veriyi işlemek ve anlamak için sağlam yöntemler tasarlama ihtiyacı da doğmuştur. Bu ihtiyacın karşılanması için bilgisayar bilimcileri, özellikle ayrık matematik, çok değişkenli hesap, lineer cebir gibi alanlarda bilgi ve tecrübelerini kullanmalıdırlar.

<span class="mw-page-title-main">Hesaplamalı dilbilim</span>

Bilgisayarlı dilbilim veya hesaplamalı dilbilim, doğal dilin istatistiksel veya kural tabanlı modelleme yöntemleriyle ve hesaplamalı bir perspektif ile inceleyen disiplinler arası bir bilgisayar bilimi alanıdır.

<span class="mw-page-title-main">Hesaplamalı biyoloji</span> biyolojik, davranışsal ve sosyal sistemlerin incelenmesinde veri-analitik ve teorik yöntemler, matematiksel modelleme ve hesaplamalı simülasyon teknikleri

Hesaplamalı biyoloji veya bilişimsel biyoloji, biyolojik, ekolojik, davranışsal ve sosyal sistemlerin araştırılmasında veri analitik ve teorik yöntemlerin, matematiksel modelleme ve hesaplamalı simülasyon tekniklerinin geliştirilmesini ve uygulanmasını içerir. Disiplinlerarası bir alandır ve de farklı disiplinleri kucaklar. Temelinde biyoloji, uygulamalı matematik, istatistik, biyokimya, kimya, biyofizik, moleküler biyoloji, genetik, genomik, bilgisayar bilimi ve evrim yer almaktadır.

<span class="mw-page-title-main">Analiz</span> belirli bir türdeki mevcut verilere analitik yöntemler uygulama, karmaşık bir konuyu veya maddeyi daha iyi anlamak için daha küçük parçalara ayırma süreci

Analiz, karmaşık bir konuyu veya maddeyi daha iyi anlamak için daha küçük parçalara ayırma sürecidir. Teknik, matematik ve mantık çalışmalarında Aristoteles'ten önce uygulanmıştır.

<span class="mw-page-title-main">Bilgisayarlı görü</span> görsellerden veri bilgisi çıkartmak

Bilgisayarlı görü, bilgisayarların dijital görüntülerden veya videolardan nasıl bir anlam kazanabileceğiyle ilgilenen disiplinler arası bilimsel bir alandır. Mühendislik yöntemleriyle, insan görsel sisteminin yapabileceği görevleri anlamaya ve otomatikleştirmeye çalışmaktadır.

<span class="mw-page-title-main">İşlemsel sosyoloji</span>

İşlemsel sosyoloji, sosyal fenomenleri analiz etmek ve modellemek için yoğun hesaplamalı yöntemler kullanan bir sosyoloji dalıdır. Bilgisayar simülasyonlarını, yapay zekayı, karmaşık istatistiksel yöntemleri ve sosyal ağ analizi gibi analitik yaklaşımları kullanarak, hesaplamalı sosyoloji, sosyal etkileşimlerin aşağıdan yukarıya modellenmesi yoluyla karmaşık sosyal süreçlerin teorilerini geliştirir ve test eder.

Çoğu akademik disiplinde olduğu gibi, tipik olarak belirli bir yöntem veya malzeme türüne, coğrafi veya kronolojik odağa veya diğer tematik kaygılara odaklanarak betimlenen bir dizi arkeolojik alt disiplin vardır.


Bu sayfa, bu Vikipedi makalesine dayanmaktadır.
Metin, CC BY-SA 4.0 lisansı altında mevcuttur; ek koşullar uygulanabilir.
Görseller, videolar ve sesler kendi lisansları altında mevcuttur.