機械学習を使って楔形文字のタブレットを分析する

楔形文字のタブレットは、約3500年前の古代メソポタミアからの書かれた文書の中で最も古いもので、粘土から作られ、葦のスタイラスでつけられたくさび形の印が特徴です。これらのタブレットは、初期の人間社会についての貴重な情報を提供し、行政、商業、法律、文学、科学など様々なテーマを扱っています。

これまで、学者たちはこれらの遺物の視覚検査に頼って年代や文脈を特定してきました。しかし、この手動のアプローチは、タブレットを正確に年代測定する上での不確実性や矛盾を引き起こすことがあります。最近のデジタル化の進展により、これらの遺物へのアクセスが改善され、より高度な分析技術が可能になりました。

#研究の目的

この研究は、楔形文字のタブレットの特定の側面、つまりその形状に焦点を当てています。タブレットの形状を分析することで、どの歴史的時代に属するのかを理解し、それを作成した社会についての明確な理解を得ることを目指しています。楔形デジタル図書館イニシアティブからの94,000枚以上の画像データセットを利用して、タブレットの形状に基づいて分類するために現代の機械学習技術を適用します。

#楔形文字タブレットの年代測定の課題

楔形文字のタブレットの年代測定は簡単なプロセスではありません。粘土の組成、サイズ、書き方のスタイルなど、さまざまな特徴が手がかりを提供します。ただし、これらの特徴を大規模に客観的に測定するための標準化方法が不足しています。このため、類似した歴史的時代のタブレットを分類する際に、学者の間で大きな違いが生じることがあります。

伝統的な方法のいくつかは、粘土の考古学的文脈やテキストのスタイル的特徴に依存しています。これらのアプローチは有用ですが、しばしば主観的な判断に頼ることが多く、専門家によって異なることがあります。この研究は、機械学習を利用したより体系的なアプローチを導入することで、これらの課題に対処しようとしています。

#機械学習の役割

機械学習は、データから学習し予測を行うコンピュータアルゴリズムを指します。これらの方法を使用することで、研究者は手動の方法では許可されないほど効率的かつ正確に膨大な情報を分析できます。この研究では、タブレットの形状に基づいて歴史的時代を分類するために機械学習を活用することを目指しています。

#データ収集と処理

私たちの研究の出発点は、楔形デジタル図書館イニシアティブからのデータセットで、約94,936枚の楔形文字のタブレットの画像が含まれています。各タブレットの画像には、その歴史的時代とジャンルに関する情報が含まれています。画像を分析のために準備するために、いくつかの重要なステップを踏みます：

1. 画像のリサイズ: 一貫性のために画像を標準サイズにリサイズします。
2. グレースケール変換: 分析を簡素化するために、画像をグレースケールに変換します。
3. バイナリマスク作成: 背景要素を取り除いてタブレットの形状を強調した白黒版の画像を作成します。

これらの前処理ステップは、分析する形状関連の特徴を分離するのに役立ちます。

#探索的データ分析

機械学習技術に入る前に、データセットをより良く理解するために探索的データ分析を行います。調査する主な側面の一つは、タブレットの高さと幅の比率です。この比率は、異なる歴史的時代のデザインの好みについての洞察を提供します。

高さと幅の比率を分析すると、異なる時代にわたってさまざまな傾向が見られることに気付きます。たとえば、ウルIII期のタブレットは一貫したポートレート型を持つ傾向がありますが、中バビロニア期の後の時代では、風景指向のタブレットに傾く傾向が見られます。これらの発見は、タブレットの形状がその時代の官僚制度や文化的好みを反映している可能性があることを示しています。

#楔形文字タブレットの分類

データが前処理され、初期分析が行われたので、タブレットを歴史的時代に基づいて分類するために機械学習技術を適用します。

#シンプルなモデルによる初期試行

最初に、高さと幅の比率のみを予測要素として使用する基本モデルを使用します。決定木モデルの結果は、わずか8%の不満足な精度を示します。この初期の試行は、タブレットを正確に分類するための単一の特徴の不十分さを浮き彫りにしています。

#高度な機械学習モデル

シンプルなモデルの限界を認識し、タブレット画像の視覚情報全体を活用したより複雑な機械学習アルゴリズムを採用します。いくつかのアプローチを利用します：

1. 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）: この深層学習法は、特徴を自動的に特定するのに役立つ方法で画像を処理します。私たちのデータセットに適用すると、CNNはグレースケール画像のマクロF1スコアで61%を達成し、シルエット画像ではやや低い結果を得ました。

2. ResNet50による転移学習: 事前に訓練されたResNet50モデルを微調整して、形状に基づいてタブレットを分類します。この高度なモデルは、精度において大幅な改善を示し、マクロF1スコアで71%を達成しました。このタスクにおけるResNet50の成功は、画像データ処理における現代の機械学習技術の効果を示しています。

#変分オートエンコーダー（VAE）の探求

伝統的な機械学習モデルを適用した後、変分オートエンコーダー（VAE）の使用を探ります。これらの生成モデルは、タブレットの形状をより深く分析するのに役立ちます。画像を低次元の表現にエンコードすることで、タブレットの形状の本質的な特徴を捉えることができます。

#潜在空間の理解

VAEを使用すると、各タブレットを一連の特徴で表現できる潜在空間を探ることができます。これらの潜在的特徴を分析することで、異なる歴史的時代を定義するユニークな形状の特性を特定できます。たとえば、各時代の平均的な形状を抽出して、デザインの一般的な傾向を理解することができます。

#クラスタリングと視覚化

VAEを使用して、異なる時代やジャンルのための平均タブレット形状を作成します。クラスタリング技術を適用することで、類似した特徴を持つタブレットをグループ化し、タブレットの形状が時間とともにどのように進化したのかを明らかにします。

さらに、研究者が潜在空間を探求し、異なるタブレット形状間の関係を視覚化できるインタラクティブなウィジェットを開発します。これらのツールは、データに対するユーザーフレンドリーな方法を提供し、歴史的なトレンドのより深い探索を可能にします。

#発見と貢献

私たちの研究を通じて、楔形文字のタブレット研究にいくつかの重要な貢献を果たしました。

1. 分類のための新しい方法: 形状に基づいて楔形文字のタブレットを分類するための機械学習技術の可能性を示し、主観的な手動方法への依存を減らしました。

2. 歴史的トレンドへの洞察: タブレットの形状が時間とともにどのように進化してきたかを明らかにし、行政の実践や文化的価値の変化を反映しています。

3. 探索のためのインタラクティブツール: 視覚化ツールの開発により、研究者がデータにアクセスしやすくなり、楔形文字のタブレットに関するより深い調査を促進します。

4. 分析の標準化: 私たちの研究は、楔形文字のタブレットを研究するためのより標準化されたアプローチを提案し、年代測定に関する以前の課題に対処します。

#結論

楔形文字のタブレットは古代社会についての貴重な洞察を提供し、私たちの研究は現代技術がその研究をどのように強化できるかを示しています。機械学習、特にCNNやVAEのような高度なモデルを利用することで、これらの遺物をより正確に分類し、その形状における意味のあるパターンを明らかにすることができます。

このアプローチは、伝統的な方法を補完するだけでなく、これらの古代のテキストを生み出した文化についての理解を豊かにします。デジタル化の取り組みがこれらの遺物へのアクセスを広げ続ける中、私たちの研究は考古学や歴史の分野でのより詳細で自動化された分析に向けた踏み台となることを目指しています。

#今後の方向性

今後はさらに研究のためのいくつかの可能性のある道があります。データセットをより多くのラベル付きタブレット画像を含むように強化することで、モデルのパフォーマンスを向上させることができます。さらに、他の機械学習技術を探求し、既存のモデルと組み合わせることで、より洗練された洞察が得られるかもしれません。

また、歴史家、考古学者、データ科学者の間での学際的なコラボレーションは、楔形文字のタブレットを分析し解釈する方法における革新を促進できます。伝統的な学問と現代技術の間のギャップを埋めることで、私たちは共有する人類の歴史についてのより豊かな理解を得ることができるでしょう。

要約すると、楔形文字のタブレットの研究に機械学習を統合することは、古代文明とその書き方についての新しい発見を促進する可能性のある有望な開発です。