Antik seramiklerin sınıflandırılması uzun mühlet boyunca uzman müşahedesine dayanan bir süreç olarak ilerledi. Fakat benzeri form özellikleri taşıyan kesimler, vakit zaman yorum farklılıklarına yol açabiliyor. Japonya’da yapılan yeni bir araştırma ise üç boyutlu tarama datalarıyla geliştirilen bir modelin, bu sınıflandırmayı yüksek doğrulukla gerçekleştirebildiğini ortaya koyuyor.
Antik seramiklerin sınıflandırılması uzun yıllardır arkeologların tecrübesine ve gözlemsel yorumlarına dayanan bir süreçti.
Ancak Japonya’da gerçekleştirilen yeni bir araştırma, bu alanda objektif data temelli tekniklerin giderek daha güçlü bir alternatif haline geldiğini ortaya koyuyor. Üç boyutlu tarama bilgileriyle geliştirilen bir derin öğrenme modeli, antik çömlekleri yüzde 93’ün üzerinde doğrulukla sınıflandırmayı başardı.
Nagoya Üniversitesi’nden araştırmacıların da yer aldığı grup, bilhassa Japonya’da 5. ve 10. yüzyıllar ortasında üretilen Sue seramiklerine odaklandı. Sırsız ve taş formundaki bu seramikler, üretim teknikleri sayesinde belli biçimsel özellikler taşıyor ve bu taraflarıyla bilgisayar takviyeli sınıflandırma için uygun bir örneklem oluşturuyor.
Araştırmada en değerli değişim, iki boyutlu imaj temelli tahlillerin yerine üç boyutlu nokta bulutu bilgilerinin kullanılması oldu.
Bu yaklaşım, sadece yüzey görünümünü değil, objenin tüm geometrik yapısını hesaba katarak daha kapsamlı bir tahlil imkânı sundu.
Toplam 917 seramik kesimi optik tarama ve fotogrametri teknikleriyle dijital ortama aktarıldı. Her bir kesim binlerce uzamsal nokta ile temsil edilerek modele dahil edildi. Çalışmada kullanılan “Point Transformer” mimarisi, bu üç boyutlu bilgiler üzerinden beş farklı seramik formunu ayırt edecek formda eğitildi.
Model, tabak gövdesi, kase ve servis tabağı üzere kategorilerde genel olarak yüzde 93,2 doğruluk oranına ulaştı. Bilhassa biçimsel farkların bariz olduğu kümelerde yüksek muvaffakiyet elde edilirken, birbirine yakın özellikler taşıyan tabak gövdesi ve kase üzere sınıflarda ayrımın daha sıkıntı olduğu gözlendi. Bu durum, tıpkı vakitte kelam konusu devir seramiklerinde biçimsel sonların da net olmadığını düşündürüyor.
Çalışmanın dikkat çeken bir öteki istikameti, modelin karar süreçlerinin görselleştirilebilir hale getirilmesiydi. Grad-CAM prosedürüyle yapılan tahliller, yapay zekânın sınıflandırma sırasında hangi bölgelere odaklandığını ortaya koydu. Tabak formunda ağız kenarı ve iç açı geçişleri öne çıkarken, kase cinslerinde dış yüzey ve taban bölgesi belirleyici oldu. Bu bulgular, arkeologların saha çalışmalarında kıymet verdiği müşahede alanlarıyla büyük ölçüde örtüşüyor.
