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[değiştir | kaynağı değiştir]
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:
- 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.
- 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[değiştir | kaynağı değiştir]
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[değiştir | kaynağı değiştir]
- ^ 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.
- ^ "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.
- ^ 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.
- ^ "Internet Archaeol. 15. Archaeological Informatics. Beyond Technology". intarch.ac.uk (İngilizce). 24 Aralık 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 25 Ocak 2024.
- ^ 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.
- ^ "The archaeological ceramic finds from Guadalupe, Honduras: optimizing documentation with a combination of digital and analog techniques". Research Gate. 2020.