DerForschungsbrief ist eine kurze Aufnahme über interessante wissenschaftliche Arbeiten.
Die große Idee
In Zusammenarbeit mit der United States NavyUnterwasserarchäologie-Zweig, ich habe einem Computer beigebracht, wie man Schiffswracks auf dem Meeresboden anhand von Scans von Flugzeugen und Schiffen an der Oberfläche erkennt. Die Computermodell, das wir erstellt haben ist zu 92 % genau beim Auffinden bekannter Schiffswracks. Das Projekt konzentrierte sich auf die Küsten des US-amerikanischen Festlandes und Puerto Ricos. Es ist jetzt bereit, um unbekannte oder nicht kartierte Schiffswracks zu finden.
Der erste Schritt beim Erstellen des Schiffswrackmodells bestand darin, dem Computer beizubringen, wie ein Schiffswrack aussieht. Es war auch wichtig, dem Computer beizubringen, den Unterschied zwischen Wracks und der Topographie des Meeresbodens zu erkennen. Dazu brauchte ich vielBeispiele für Schiffswracks. Außerdem musste ich dem Modell beibringen, wie der natürliche Meeresboden aussieht.
Günstigerweise hält die National Oceanic and Atmospheric Administration eine öffentliche Datenbank von Schiffswracks. Es verfügt auch über eine große öffentliche Datenbank mit verschiedenen Arten von Bildern, die aus der ganzen Welt gesammelt wurden, einschließlich Sonar und lidar Bilder des Meeresbodens. Die Bilder, die ich verwendet habe, erstrecken sich bis etwas mehr als 23 Kilometer von der Küste und bis zu einer Tiefe von 279 Fuß 85 Meter. Diese Bilder enthalten riesige Gebiete ohne Schiffswracks sowie diegelegentlicher Schiffbruch.
Warum es wichtig ist
Schiffswracks zu finden ist wichtig, um die menschliche Vergangenheit zu verstehen – denken Sie an Handel, Migration, Krieg – aber Unterwasserarchäologie ist teuer und gefährlich. Ein Modell, das automatisch alle Schiffswracks über ein großes Gebiet kartiert, kann den Zeit- und Kostenaufwand für die Suche nach Wracks reduzieren, entweder mit Unterwasserdrohnen oder menschlichen Tauchern.
Die Abteilung für Unterwasserarchäologie der Marine ist an dieser Arbeit interessiert, da sie der Einheit helfen könnte, nicht kartierte oder unbekannte Schiffswracks zu finden. Im weiteren Sinne ist dies eine neue Methode im Bereich der Unterwasserarchäologie, die erweitert werden kann, um nach verschiedenen Arten von untergetauchten Schiffen zu suchenarchäologische Merkmale, einschließlich Gebäude, Statuen und Flugzeuge.
Welche anderen Forschungen werden in diesem Bereich durchgeführt
Dieses Projekt ist das erste auf Archäologie fokussierte Modell, das gebaut wurde, um Schiffswracks über einem großen Gebiet automatisch zu identifizieren, in diesem Fall die gesamte Küste des amerikanischen Festlandes. Es gibt einige verwandte Projekte, die sich auf das Auffinden von Schiffswracks konzentrierenunter Verwendung von Deep Learning und Bildern, die von einer Unterwasserdrohne gesammelt wurden. Diese Projekte können eine Handvoll Schiffswracks finden, die sich in der unmittelbaren Umgebung der Drohne befinden.
Was kommt als nächstes
Wir würden gerne mehr Schiffswrack- und Bilddaten aus der ganzen Welt in das Modell einbeziehen. Dies wird dem Modell helfen, viele verschiedene Arten von Schiffswracks wirklich gut zu erkennen. Wir hoffen auch, dass die Unterwasserarchäologie-Abteilung der Marine nacheinige der Stellen, an denen das Modell Schiffswracks entdeckt hat. Dies ermöglicht uns, die Genauigkeit des Modells genauer zu überprüfen.
Ich arbeite auch an einigen anderen archäologischen maschinellen Lernprojekten, die alle aufeinander aufbauen. Das übergeordnete Ziel meiner Arbeit ist es, ein anpassbares archäologisches maschinelles Lernmodell zu erstellen. Das Modell könnte schnell und einfach umgeschaltet werdenzwischen der Vorhersage verschiedener Arten von archäologischen Merkmalen, sowohl an Land als auch unter Wasser, in verschiedenen Teilen der Welt. Zu diesem Zweck arbeite ich auch an Projekten, die sich auf das Auffinden alter archäologischer Maya-Strukturen, Höhlen in einer archäologischen Stätte der Maya und rumänische Bestattungen konzentrierenHügel.
Leila-Charakter, Doktorand in Geographie, Universität von Texas am Austin College of Liberal Arts
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