Das Werkzeug, von dem die Archäologie immer geträumt hat
Archäologische Teams entdecken bei Ausgrabungen oft Keramikscherben, die wichtige Hinweise darüber enthalten, wie die Menschen in früheren Epochen gelebt haben, wie zum Beispiel zu Zeiten der Römer. Doch um diese Scherben zu identifizieren, brauchen sogar Fachleute Stunden. Im EU-Projekt ArchAIDE (Archaeological Automatic Interpretation and Documentation of cEramics) wurde mit künstlicher Intelligenz eine Anwendung für Smartphones und PC entwickelt, die Keramiken erfassen und ihre Herkunft klären kann. „Die Hälfte oder sogar bis zu zwei Drittel der Zeit, die man jetzt noch für die Klassifizierung der Töpferwaren aufwendet, ließen sich einsparen“, sagt Gabriele Gattiglia, Archäologe an der Universität Pisa, der bei der Entwicklung der Software das Projekt koordinierte. Die Nutzenden fotografieren das Stück Keramik, das sie identifizieren möchten, passen das Bild mit einem nutzerfreundlichen Werkzeug an und senden es zur Klassifizierung ein. Das System nutzt entweder ein Erkennungsmodell auf Basis der Bilder und Verzierungen auf der Keramik oder ein zweites Modell, das anhand von Formerkennung auch Keramikarten bestimmen kann, also zum Beispiel, zu welchem Gefäß die Scherbe gehört hat. Innerhalb weniger Sekunden gibt die Anwendung fünf Antworten aus, sortiert nach einer Punktzahl, die beschreibt, wie sicher sich das Klassifizierungssystem bei der Antwort ist. Per Klick können die Nutzenden mehr in der Datenbank von ArchAIDE gespeicherte Informationen über die jeweilige Keramikart bekommen. „Somit lässt sich die Genauigkeit der ausgegebenen Antwort verifizieren“, erklärt Gattiglia.
Ein lang gehegter Traum
Gattiglia und seine Kollegin, die Archäologin Francesca Anichini, hatten schon vor etwa zehn Jahren diese Idee, als sie als Teil eines professionellen archäologischen Teams an Ausgrabungen teilnahmen, doch hatten sie weder die finanziellen Mittel noch das nötige Fachwissen, um die technischen Hürden der Entwicklung zu nehmen. Erst 2014 beantragten sie Finanzmittel der EU, nachdem sie die Idee dem Forscher Roberto Scopigno vom italienischen Forschungszentrum CNR ISTI vorgestellt hatten und er sie für realisierbar hielt. Dass künstliche Intelligenz in diesem Umfang eingesetzt werden konnte, gelang nur dank eines beeindruckenden Konsortiums aus Deutschland, Spanien, Italien, dem Vereinigten Königreich und Israel. Das archäologische Team arbeitete mit Fachkräften aus Ingenieurwesen und Technik zusammen und füllte die Keramikdatenbank, entwickelte zwei neuronale Netze als Kern des Systems und erstellte die Anwendungen für Smartphone und PC. Hunderttausende Beispielscherben waren nötig, um dem Netzwerk beizubringen, wie es die Scherben richtig erfasst. Die Archäologiegruppe des Projekts zog auf der Suche nach Beispielen monatelang durch Europa und fotografierte fast 25 000 Fragmente. Ein Geniestreich von Forschenden der Universität Tel Aviv und des Nationalen Forschungsrates sorgte für Millionen weiterer Beispiele, denn sie erstellten aus 2D-Zeichnungen 3D-Modelle von Keramikgefäßen und „zerbrachen“ sie digital, um mit diesen Millionen virtueller Fragmente das neuronale Netzwerk im Erkennen der Formen zu trainieren. Die Ergebnisse der Software sind beeindruckend: beim Erkennungsmodell anhand des Aussehens war in 83,8 % der Fälle die richtige Antwort unter den fünf am höchsten platzierten Antworten des Algorithmus und bei der Formerkennung waren es 62,8 %. Die Partner erweitern die ArchAIDE-Datenbank gerade, um das System noch genauer und es zu einem essenziellen Hilfsmittel bei der historischen Erforschung von Keramik werden zu lassen. Nach dem Projektende im Mai 2019 verfolgt das MAPPA Lab, eine Forschungsabteilung der Universität Pisa, dieses Ziel weiter. Es fügt neue Kataloge hinzu und aktiviert die nationale und internationale Zusammenarbeit mit Institutionen und Forschungsgruppen auf der ganzen Welt, um das System zu verbessern. „Noch enthalten die Anwendungen von ArchAIDE nur wenige Keramikklassen, doch wenn die Datenbank weiter wächst, kann sie die Archäologie revolutionieren“, beendet Maria Letizia Gualandi, Hauptforscherin des Projekts, den Bericht.
Schlüsselbegriffe
ArchAIDE, Keramik, Töpferwaren, Keramikscherben, Scherben, Ausgrabungen, klassifizieren, Klassifikation, Datenbank
