हाइफ़ा विश्वविद्यालय के वैज्ञानिकों ने प्राचीन खंडहरों के दस्तावेज़ीकरण और विश्लेषण के तरीके में क्रांति ला दी है। उन्होंने ड्रोन इमेजरी और मशीन लर्निंग का उपयोग करके एक नया कम्प्यूटेशनल टूल विकसित किया है, जो ज़मीनी स्तर से पहचानी न जा सकने वाली वास्तुशिल्प पैटर्न को उजागर करता है।
“जो स्थल सतह पर बिखरे हुए पत्थरों के रूप में दिखाई देते हैं, वे अचानक सुसंगत, व्यवस्थित स्थान बन जाते हैं, और यह शोध के समय की बहुत बचत करता है,” हाइफ़ा विश्वविद्यालय के पुरातत्व और समुद्री संस्कृतियों के स्कूल के डॉ. यित्ज़्हाक जैफ़े ने द प्रेस सर्विस ऑफ़ इज़राइल को बताया। “और यह प्रणाली पुरातत्व के क्षेत्र में अपने कार्यान्वयन में अद्वितीय है।”
यह टूल पुरातात्विक स्थलों पर व्यक्तिगत भवन पत्थरों और दीवार के खंडों की पहचान करने के लिए उच्च-रिज़ॉल्यूशन ड्रोन इमेजरी को मशीन लर्निंग के साथ जोड़ता है। मिनटों के भीतर, सिस्टम लाखों पत्थरों को मैप कर सकता है और दृश्य अराजकता को एक विस्तृत, मापने योग्य साइट योजना में बदल सकता है। इसका हाल ही में सहकर्मी-समीक्षित जर्नल ऑफ़ आर्कियोलॉजिकल साइंस में मूल्यांकन किया गया था।
प्राचीन बस्तियों के स्थल अक्सर शोधकर्ताओं और आगंतुकों दोनों को निराश करते हैं। ज़मीन से, गिरी हुई दीवारें और क्षय हुई संरचनाएं बेतरतीब पत्थरों के ढेर जैसी दिखती हैं, और लंबे समय तक चलने वाला फील्डवर्क भी यह स्पष्ट करने में विफल हो सकता है कि किसी स्थल को मूल रूप से कैसे व्यवस्थित किया गया था। जबकि ड्रोन फोटोग्राफी एक व्यापक दृष्टिकोण प्रदान करती है, हवाई छवियों को उपयोगी पुरातात्विक डेटा में बदलने के लिए अब तक लंबी और श्रम-गहन मैनुअल प्रसंस्करण की आवश्यकता होती थी।
उस अंतर को पाटने के उद्देश्य से, हाइफ़ा विश्वविद्यालय की टीम ने पुरातात्विक खंडहरों के ऊपर ली गई सैकड़ों ड्रोन छवियों के साथ काम किया, तस्वीरों को सटीक स्थानिक मानचित्रों और ऊंचाई मॉडल में सिला। फिर इन मानचित्रों को सैकड़ों छोटे अनुभागों में विभाजित किया गया जिनका उपयोग दो मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया गया था। एक मॉडल को व्यक्तिगत भवन पत्थरों की पहचान करना सिखाया गया, जबकि दूसरे ने दीवार के खंडों का पता लगाया।
दोनों मॉडलों को हजारों मैन्युअल रूप से लेबल किए गए उदाहरणों का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया था। एक बार प्रशिक्षित होने के बाद, सिस्टम ने एक विस्तृत साइट योजना तैयार करने के लिए पत्थर और दीवार की परतों को क्रॉस-रेफरेंस किया, जिसमें प्रत्येक पत्थर को उसके सटीक स्थान पर ठीक किया गया और एक विशिष्ट दीवार खंड से जोड़ा गया। अध्ययन के सह-लेखक, डॉक्टरेट शोधकर्ता एरेल उज़ील के अनुसार, परिणाम स्थानिक सटीकता का एक स्तर है जो पहले व्यापक खुदाई के बिना असंभव था।
फिर सिस्टम का इज़रायल भर में नौ पुरातात्विक स्थलों पर परीक्षण किया गया। कुल मिलाकर, इसने लगभग 350,000 भवन पत्थरों की पहचान की, जिनमें से लगभग 20 प्रतिशत दीवार संरचनाओं के हिस्से के रूप में वर्गीकृत किए गए थे। शोधकर्ताओं ने पाया कि यह टूल घने वनस्पति, विविध मिट्टी के रंग, या आंशिक संरक्षण वाले स्थलों पर भी सटीक रूप से प्रदर्शन करता है – ऐसी स्थितियाँ जो आमतौर पर पुरातात्विक दस्तावेज़ीकरण को जटिल बनाती हैं।
पत्थर-स्तरीय डेटा को दीवार विभाजन के साथ एकीकृत करके, यह टूल शोधकर्ताओं को निर्माण प्रकारों, वास्तुशिल्प शैलियों और पूरे बस्तियों में स्थानिक संगठन की पहचान करने में सक्षम बनाता है। टीम का कहना है कि यह इस बात का विश्लेषण करने के नए अवसर खोलता है कि समय के साथ स्थल कैसे विकसित हुए, पड़ोस की योजना कैसे बनाई गई, और विभिन्न अवधियों में वास्तुशिल्प विकल्प कैसे बदले।
इसके निहितार्थ दस्तावेज़ीकरण से परे हैं। सटीक स्थानिक डेटा के साथ, पुरातत्वविद उच्च शोध क्षमता वाले क्षेत्रों की पहचान कर सकते हैं और अधिक रणनीतिक रूप से खुदाई की योजना बना सकते हैं, अनावश्यक खुदाई को कम कर सकते हैं और संवेदनशील क्षेत्रों को बेहतर ढंग से संरक्षित कर सकते हैं, टीम ने कहा। यह टूल विद्वानों को नए शोध प्रश्न पूछने की भी अनुमति देता है जो सटीक स्थानिक संबंधों पर निर्भर करते हैं, जैसे कि भवन घनत्व में परिवर्तन, सामग्रियों का पुन: उपयोग, या एक ही स्थल के भीतर निर्माण तकनीकों में भिन्नता।
इज़रायल के पुरातत्व प्राधिकरण में जियोइनफॉरमैटिक्स के पुरातत्वविद् और प्रबंधक, हाई एश्केनाज़ी ने टीपीएस-आईएल को बताया कि यह टूल “बहुत मददगार” हो सकता है।
“पहली नज़र में, यह एक ऐसा विकास हो सकता है जो पुरातत्व प्राधिकरण में हमारे लिए बहुत मददगार हो, क्योंकि यह साइट प्लान का त्वरित मसौदा तैयार करना संभव बनाता है। इस समय, हम अभी भी इसका परीक्षण कर रहे हैं ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि यह हमारी फ़ाइलों के साथ और विभिन्न प्रकार की और रंगों की भूमियों पर काम करता है,” उन्होंने कहा।
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