Συζήτηση βοήθειας:Περιεχόμενα

Από RemoteSensing Wiki

(Διαφορές μεταξύ αναθεωρήσεων)
Μετάβαση σε: πλοήγηση, αναζήτηση
 
(4 ενδιάμεσες αναθεωρήσεις δεν εμφανίζονται.)
Γραμμή 1: Γραμμή 1:
-
"Deep Learning in Remote Sensing Applications: A Meta-Analysis and Review"  
+
"A Review of Artificial Intelligence and Remote Sensing for Archaeological Research"  
-
Το άρθρο των Lei Ma, Yu Liu, Xueliang Zhang, Yuanxin Ye, Gaofei Yin και Brian Alan Johnson, που δημοσιεύτηκε στο ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, αποτελεί μια συστηματική επισκόπηση της χρήσης των αλγορίθμων βαθιάς μάθησης (Deep Learning - DL) στις εφαρμογές τηλεπισκόπησης (Remote Sensing). Οι συγγραφείς αναλύουν περισσότερες από 200 επιστημονικές δημοσιεύσεις των τελευταίων ετών και εξετάζουν τις κύριες DL τεχνικές που χρησιμοποιούνται στη δορυφορική απεικόνιση, καθώς και τις προκλήσεις και προοπτικές για μελλοντική έρευνα.
+
Το άρθρο των Argyro Argyrou και Athos Agapiou, που δημοσιεύτηκε στο Remote Sensing (2022, 14, 6000), εξετάζει τη συμβολή της τεχνητής νοημοσύνης (AI) και της τηλεπισκόπησης (RS) στην αρχαιολογική έρευνα. Η μελέτη αναλύει τις τεχνολογικές εξελίξεις στη συλλογή, χαρτογράφηση και ανάλυση αρχαιολογικών δεδομένων, εστιάζοντας στη χρήση δορυφορικών, αερομεταφερόμενων και επίγειων αισθητήρων, UAVs (drones), LiDAR, και αλγορίθμων μηχανικής μάθησης (ML) και βαθιάς μάθησης (DL).
 +
Η έρευνα αναγνωρίζει ότι η αρχαιολογική τηλεπισκόπηση έχει εξελιχθεί ραγδαία την τελευταία δεκαετία, οδηγώντας σε αυτοματοποιημένες μεθόδους ανίχνευσης αρχαιολογικών θέσεων μέσω AI. Ωστόσο, ένα βασικό ερώτημα που παραμένει ανοιχτό είναι το πόσο αποτελεσματικές είναι αυτές οι τεχνικές και πώς μπορούν να βελτιωθούν περαιτέρω.
-
Μεθοδολογία και Θεωρητικό Πλαίσιο
 
-
Οι συγγραφείς διεξήγαγαν μια μετα-ανάλυση (meta-analysis) που περιλαμβάνει:
+
1. Εισαγωγή – Ο Ρόλος της Τηλεπισκόπησης στην Αρχαιολογία
-
Εξέταση των τύπων εικόνων τηλεπισκόπησης που χρησιμοποιήθηκαν (υψηλής, μέτριας και χαμηλής ανάλυσης).
+
Η αρχαιολογία χρησιμοποιεί παραδοσιακά επιτόπιες μεθόδους, όπως πεζοπορικές ανασκαφές (field surveys), ιστορικούς χάρτες και τυχαία ευρήματα. Ωστόσο, η τηλεπισκόπηση (Remote Sensing - RS) επιτρέπει την ανακάλυψη αρχαιολογικών θέσεων χωρίς ανασκαφές, χρησιμοποιώντας:
-
Ανάλυση των DL αλγορίθμων που εφαρμόστηκαν (CNN, RNN, Autoencoders, GANs).
+
-
Κατηγοριοποίηση των εφαρμογών βαθιάς μάθησης στην τηλεπισκόπηση, συμπεριλαμβανομένων των τεχνικών ταξινόμησης χρήσης γης (LULC), ανίχνευσης αντικειμένων, συγχώνευσης εικόνων και ανάλυσης σκηνών.
+
-
Αξιολόγηση της ακρίβειας των DL μοντέλων και σύγκρισή τους με παραδοσιακούς αλγορίθμους (Support Vector Machines - SVM, Random Forest - RF).
+
 +
Δορυφορικές εικόνες (π.χ. Landsat, Sentinel).
 +
Αεροφωτογραφίες και UAVs (Drones).
 +
Υπέρυθρη και πολυφασματική ανάλυση για τον εντοπισμό δομών κάτω από την επιφάνεια.
 +
LiDAR και ραντάρ συνθετικού ανοίγματος (SAR) για χαρτογράφηση θαμμένων καταλοίπων.
 +
Η αύξηση της διαθεσιμότητας ελεύθερων δορυφορικών δεδομένων έχει ενισχύσει τη χρήση της τηλεπισκόπησης στην αρχαιολογική έρευνα.
-
Βασικά Ευρήματα και Εφαρμογές
 
-
Η ανάλυση του άρθρου επικεντρώνεται σε έξι βασικές εφαρμογές της βαθιάς μάθησης στην τηλεπισκόπηση:
+
2. Ανάπτυξη της Αρχαιολογικής Τηλεπισκόπησης
-
1. Συγχώνευση εικόνων (Image Fusion)
+
2.1 Συστηματικές Έρευνες Επιφάνειας
-
Η συγχώνευση εικόνων αποσκοπεί στη δημιουργία εικόνων υψηλότερης ανάλυσης συνδυάζοντας δεδομένα από πολλαπλές πηγές. Οι συγγραφείς επισημαίνουν ότι:
+
Η επιφανειακή αρχαιολογική έρευνα αποτελεί βασικό εργαλείο για την ταυτοποίηση νέων και γνωστών αρχαιολογικών θέσεων. Ωστόσο, έχει περιορισμούς:
-
Τα Convolutional Neural Networks (CNNs) έχουν αντικαταστήσει τις παραδοσιακές μεθόδους συγχώνευσης εικόνων.
+
Υψηλό κόστος και χρονοβόρες διαδικασίες.
-
Η χρήση Generative Adversarial Networks (GANs) μπορεί να βελτιώσει την ποιότητα των συγχωνευμένων εικόνων, ειδικά στη σύντηξη δεδομένων πολυφασματικών και υπερφασματικών εικόνων.
+
Περιβαλλοντικοί και ανθρωπογενείς παράγοντες που επηρεάζουν την ορατότητα (βλάστηση, διάβρωση, κτίρια).
 +
Υποκειμενικότητα στην ανάλυση των ευρημάτων.
 +
Η τηλεπισκόπηση και η τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να συμπληρώσουν και να βελτιώσουν την επιφανειακή έρευνα μέσω αυτοματοποιημένων αναλύσεων και ταξινόμησης δεδομένων.
-
2. Ταξινόμηση χρήσης και κάλυψης γης (LULC Classification)
+
2.2 Εξέλιξη των Τηλεπισκοπικών Τεχνικών
-
Η βαθιά μάθηση χρησιμοποιείται για την ανάλυση της κάλυψης γης σε μεγάλες κλίμακες. Τα ευρήματα περιλαμβάνουν:
+
Από τη δεκαετία του 1970, με την εκτόξευση του Landsat 1 (1972), έως και το σύγχρονο IKONOS (1999) και Sentinel-2 (2015), η ανάλυση των δορυφορικών εικόνων έχει βελτιωθεί σημαντικά, επιτρέποντας την ακριβέστερη χαρτογράφηση αρχαιολογικών θέσεων. Η χρήση θερμικών, πολυφασματικών και ρανταρικών δεδομένων έχει οδηγήσει σε νέες ανακαλύψεις αρχαιολογικών τοπίων.
-
Τα CNNs υπερέχουν στις ταξινομήσεις υψηλής ανάλυσης, ενώ τα Recurrent Neural Networks (RNNs) είναι πιο αποδοτικά στη χρονοσειριακή ανάλυση δεδομένων Landsat και Sentinel.
 
-
Η χρήση GANs μπορεί να αντιμετωπίσει το πρόβλημα της έλλειψης ετικετοποιημένων δεδομένων, βελτιώνοντας την εκπαίδευση των δικτύων.
 
-
3. Ανίχνευση αντικειμένων (Object Detection)
+
3. Η Χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης στην Αρχαιολογική Τηλεπισκόπηση
-
Η βαθιά μάθηση επιτρέπει την αυτόματη ανίχνευση αντικειμένων σε δορυφορικές εικόνες. Οι βασικές εφαρμογές περιλαμβάνουν:
+
Η AI εφαρμόζεται στην ανάλυση τηλεπισκοπικών δεδομένων με μεθόδους μηχανικής μάθησης (ML) και βαθιάς μάθησης (DL) για:
-
Ανίχνευση αεροσκαφών, οχημάτων και πλοίων σε υψηλής ανάλυσης εικόνες.
+
Αυτόματη αναγνώριση αρχαιολογικών δομών από δορυφορικές εικόνες.
-
Χρήση CNNs για τον εντοπισμό αστικών περιοχών και υποδομών.
+
Ταξινόμηση δεδομένων εδάφους μέσω αλγορίθμων νευρωνικών δικτύων.
-
Βελτιώσεις μέσω ενσωμάτωσης δεδομένων LiDAR και δορυφορικών εικόνων.
+
Ανίχνευση αλλαγών στο τοπίο (εξαφάνιση ή εμφάνιση αρχαιολογικών καταλοίπων).
-
4. Ανάλυση Σκηνών (Scene Classification)
+
3.1 Βασικά Συστατικά της AI
-
Η βαθιά μάθηση χρησιμοποιείται για τη χαρτογράφηση και κατηγοριοποίηση αστικών και φυσικών περιβαλλόντων. Τα αποτελέσματα δείχνουν ότι:
+
Μηχανική Μάθηση (Machine Learning - ML): Ανάλυση μεγάλου όγκου δεδομένων για ταξινόμηση αρχαιολογικών θέσεων.
 +
Βαθιά Μάθηση (Deep Learning - DL): Αυτόματη αναγνώριση προτύπων σε δορυφορικές και αερομεταφερόμενες εικόνες.
 +
Νευρωνικά Δίκτυα (Neural Networks - NN): Ανάλυση δεδομένων με τεχνικές παρόμοιες με τη λειτουργία του ανθρώπινου εγκεφάλου.
 +
Όραση Υπολογιστών (Computer Vision): Αναγνώριση αρχαιολογικών χαρακτηριστικών σε φωτογραφίες και πολυφασματικά δεδομένα.
-
Τα CNNs επιτυγχάνουν ακρίβεια έως 95% στην ταξινόμηση σκηνών.
 
-
Τα προεκπαιδευμένα νευρωνικά δίκτυα (transfer learning) βελτιώνουν σημαντικά την απόδοση, ιδιαίτερα όταν υπάρχουν λίγα δεδομένα εκπαίδευσης.
 
-
5. Αλλαγές Χρήσης Γης και Ανίχνευση Μεταβολών (Change Detection)
+
4. Παραδείγματα Εφαρμογών AI και RS στην Αρχαιολογία
-
Η τηλεπισκόπηση χρησιμοποιείται για την παρακολούθηση των περιβαλλοντικών αλλαγών και της επέκτασης των αστικών περιοχών. Τα ευρήματα περιλαμβάνουν:
+
4.1 Ανίχνευση Αρχαιολογικών Θέσεων με Δορυφορικές και UAV Εικόνες
-
Τα Long Short-Term Memory (LSTM) και RNN μοντέλα υπερέχουν στην ανίχνευση μεταβολών, καθώς επεξεργάζονται δεδομένα χρονοσειρών.
+
Orengo & Garcia-Molsosa (2019): Αυτόματη ανίχνευση κεραμικών μέσω UAV και αλγορίθμων ML.
-
Η συνδυασμένη χρήση πολυφασματικών και ρανταρικών δεδομένων (SAR) με DL βελτιώνει την ακρίβεια ανίχνευσης.
+
Mehrnoush et al. (2020): Εφαρμογή DL για εντοπισμό qanat shafts από δορυφορικές εικόνες Cold War CORONA.
 +
Bundzel et al. (2020): Ανίχνευση αρχαιολογικών δομών των Μάγια μέσω LiDAR και Mask R-CNN.
 +
Berganzo-Besga et al. (2021): Ανίχνευση αρχαίων τάφων μέσω LiDAR και αλγορίθμων Random Forest.
-
6. Ανάλυση Υψηλής Χωρικής Ανάλυσης (Super-Resolution Mapping)
+
4.2 Η Αυξημένη Χρήση AI στην Ανάλυση Μεγάλων Δεδομένων
-
Η βαθιά μάθηση επιτρέπει τη βελτίωση της ανάλυσης εικόνων χαμηλής ανάλυσης. Τα αποτελέσματα δείχνουν ότι:
+
Η AI επιτρέπει την ταχύτερη και ακριβέστερη ανάλυση τηλεπισκοπικών δεδομένων, μειώνοντας την εξάρτηση από παραδοσιακές μεθόδους. Ωστόσο, παραμένουν ανοιχτά ερωτήματα:
-
GANs και CNNs μπορούν να δημιουργήσουν εικόνες υψηλότερης ανάλυσης από δεδομένα χαμηλής ανάλυσης.
+
Η ανάγκη για εξειδικευμένη εκπαίδευση αρχαιολόγων στη χρήση AI.
-
Οι τεχνικές super-resolution βοηθούν στην ακριβέστερη χαρτογράφηση αστικών και αγροτικών περιοχών.
+
Η ακρίβεια των μοντέλων AI σε διαφορετικά γεωγραφικά περιβάλλοντα.
 +
Ηθικά ζητήματα σχετικά με τη χρήση αυτόνομων αλγορίθμων στην αρχαιολογία.
-
Κύριες Προκλήσεις και Μελλοντικές Τάσεις
+
5. Συμπεράσματα
-
Οι συγγραφείς τονίζουν ότι παρά τις σημαντικές προόδους, η εφαρμογή της βαθιάς μάθησης στην τηλεπισκόπηση αντιμετωπίζει αρκετές προκλήσεις:
+
Η τεχνητή νοημοσύνη και η τηλεπισκόπηση αλλάζουν ριζικά την αρχαιολογική έρευνα, επιτρέποντας την αυτοματοποιημένη ανίχνευση και ανάλυση δεδομένων.
-
 
+
Ο συνδυασμός δορυφορικών, UAV και LiDAR δεδομένων προσφέρει νέες δυνατότητες χαρτογράφησης.
-
Έλλειψη δεδομένων εκπαίδευσης: Οι DL αλγόριθμοι απαιτούν μεγάλες ποσότητες ετικετοποιημένων δεδομένων, τα οποία είναι δύσκολο να αποκτηθούν.
+
Η μηχανική μάθηση και η βαθιά μάθηση μπορούν να μειώσουν τον χρόνο και το κόστος των ερευνών.
-
Υπολογιστικό κόστος: Η χρήση DL απαιτεί μεγάλη υπολογιστική ισχύ, καθιστώντας την ανάλυση δύσκολη για αναπτυσσόμενες χώρες και μικρότερα ερευνητικά κέντρα.
+
Οι μελλοντικές προκλήσεις περιλαμβάνουν την αύξηση της ακρίβειας των αλγορίθμων και τη δεοντολογική χρήση της AI στην αρχαιολογία.
-
Επεξήγηση των αποτελεσμάτων (Explainability): Τα DL μοντέλα συχνά λειτουργούν ως «μαύρα κουτιά», καθιστώντας δύσκολη την ερμηνεία των αποτελεσμάτων.
+
Η συνεργασία μεταξύ αρχαιολόγων, επιστημόνων AI και ειδικών τηλεπισκόπησης είναι απαραίτητη για τη βελτίωση των τεχνικών και την αξιοποίηση των νέων τεχνολογιών.
-
Συνδυασμός δεδομένων από διαφορετικές πηγές: Η ενοποίηση δεδομένων από διαφορετικούς αισθητήρες (π.χ. πολυφασματικά, ρανταρικά, LiDAR) παραμένει πρόκληση.
+
-
 
+
-
Για το μέλλον, οι συγγραφείς προτείνουν:
+
-
 
+
-
Χρήση GANs και μεταφοράς μάθησης (transfer learning) για τη μείωση της ανάγκης εκπαίδευσης με μεγάλες βάσεις δεδομένων.
+
-
Ανάπτυξη ερμηνεύσιμων DL μοντέλων που θα επιτρέπουν καλύτερη κατανόηση των αποφάσεων του αλγορίθμου.
+
-
Δημιουργία προτύπων για benchmarking DL εφαρμογών στην τηλεπισκόπηση.
+
-
 
+
-
 
+
-
Συμπέρασμα
+
-
 
+
-
Το άρθρο παρέχει μια συνολική και εις βάθος ανάλυση της χρήσης βαθιάς μάθησης στην τηλεπισκόπηση, αναδεικνύοντας τις εφαρμογές, τα οφέλη και τις προκλήσεις της τεχνολογίας αυτής. Η έρευνα υποστηρίζει ότι η DL αποτελεί την πιο καινοτόμο και αποδοτική προσέγγιση για την ανάλυση δορυφορικών εικόνων, με σημαντικές προοπτικές για τη χαρτογράφηση περιβαλλοντικών αλλαγών και την ανάλυση αστικών δεδομένων.
+

Παρούσα αναθεώρηση της 15:37, 16 Φεβρουαρίου 2025

"A Review of Artificial Intelligence and Remote Sensing for Archaeological Research"


Το άρθρο των Argyro Argyrou και Athos Agapiou, που δημοσιεύτηκε στο Remote Sensing (2022, 14, 6000), εξετάζει τη συμβολή της τεχνητής νοημοσύνης (AI) και της τηλεπισκόπησης (RS) στην αρχαιολογική έρευνα. Η μελέτη αναλύει τις τεχνολογικές εξελίξεις στη συλλογή, χαρτογράφηση και ανάλυση αρχαιολογικών δεδομένων, εστιάζοντας στη χρήση δορυφορικών, αερομεταφερόμενων και επίγειων αισθητήρων, UAVs (drones), LiDAR, και αλγορίθμων μηχανικής μάθησης (ML) και βαθιάς μάθησης (DL).

Η έρευνα αναγνωρίζει ότι η αρχαιολογική τηλεπισκόπηση έχει εξελιχθεί ραγδαία την τελευταία δεκαετία, οδηγώντας σε αυτοματοποιημένες μεθόδους ανίχνευσης αρχαιολογικών θέσεων μέσω AI. Ωστόσο, ένα βασικό ερώτημα που παραμένει ανοιχτό είναι το πόσο αποτελεσματικές είναι αυτές οι τεχνικές και πώς μπορούν να βελτιωθούν περαιτέρω.


1. Εισαγωγή – Ο Ρόλος της Τηλεπισκόπησης στην Αρχαιολογία

Η αρχαιολογία χρησιμοποιεί παραδοσιακά επιτόπιες μεθόδους, όπως πεζοπορικές ανασκαφές (field surveys), ιστορικούς χάρτες και τυχαία ευρήματα. Ωστόσο, η τηλεπισκόπηση (Remote Sensing - RS) επιτρέπει την ανακάλυψη αρχαιολογικών θέσεων χωρίς ανασκαφές, χρησιμοποιώντας:

Δορυφορικές εικόνες (π.χ. Landsat, Sentinel). Αεροφωτογραφίες και UAVs (Drones). Υπέρυθρη και πολυφασματική ανάλυση για τον εντοπισμό δομών κάτω από την επιφάνεια. LiDAR και ραντάρ συνθετικού ανοίγματος (SAR) για χαρτογράφηση θαμμένων καταλοίπων. Η αύξηση της διαθεσιμότητας ελεύθερων δορυφορικών δεδομένων έχει ενισχύσει τη χρήση της τηλεπισκόπησης στην αρχαιολογική έρευνα.


2. Ανάπτυξη της Αρχαιολογικής Τηλεπισκόπησης

2.1 Συστηματικές Έρευνες Επιφάνειας

Η επιφανειακή αρχαιολογική έρευνα αποτελεί βασικό εργαλείο για την ταυτοποίηση νέων και γνωστών αρχαιολογικών θέσεων. Ωστόσο, έχει περιορισμούς:

Υψηλό κόστος και χρονοβόρες διαδικασίες. Περιβαλλοντικοί και ανθρωπογενείς παράγοντες που επηρεάζουν την ορατότητα (βλάστηση, διάβρωση, κτίρια). Υποκειμενικότητα στην ανάλυση των ευρημάτων. Η τηλεπισκόπηση και η τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να συμπληρώσουν και να βελτιώσουν την επιφανειακή έρευνα μέσω αυτοματοποιημένων αναλύσεων και ταξινόμησης δεδομένων.

2.2 Εξέλιξη των Τηλεπισκοπικών Τεχνικών

Από τη δεκαετία του 1970, με την εκτόξευση του Landsat 1 (1972), έως και το σύγχρονο IKONOS (1999) και Sentinel-2 (2015), η ανάλυση των δορυφορικών εικόνων έχει βελτιωθεί σημαντικά, επιτρέποντας την ακριβέστερη χαρτογράφηση αρχαιολογικών θέσεων. Η χρήση θερμικών, πολυφασματικών και ρανταρικών δεδομένων έχει οδηγήσει σε νέες ανακαλύψεις αρχαιολογικών τοπίων.


3. Η Χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης στην Αρχαιολογική Τηλεπισκόπηση

Η AI εφαρμόζεται στην ανάλυση τηλεπισκοπικών δεδομένων με μεθόδους μηχανικής μάθησης (ML) και βαθιάς μάθησης (DL) για:

Αυτόματη αναγνώριση αρχαιολογικών δομών από δορυφορικές εικόνες. Ταξινόμηση δεδομένων εδάφους μέσω αλγορίθμων νευρωνικών δικτύων. Ανίχνευση αλλαγών στο τοπίο (εξαφάνιση ή εμφάνιση αρχαιολογικών καταλοίπων).

3.1 Βασικά Συστατικά της AI

Μηχανική Μάθηση (Machine Learning - ML): Ανάλυση μεγάλου όγκου δεδομένων για ταξινόμηση αρχαιολογικών θέσεων. Βαθιά Μάθηση (Deep Learning - DL): Αυτόματη αναγνώριση προτύπων σε δορυφορικές και αερομεταφερόμενες εικόνες. Νευρωνικά Δίκτυα (Neural Networks - NN): Ανάλυση δεδομένων με τεχνικές παρόμοιες με τη λειτουργία του ανθρώπινου εγκεφάλου. Όραση Υπολογιστών (Computer Vision): Αναγνώριση αρχαιολογικών χαρακτηριστικών σε φωτογραφίες και πολυφασματικά δεδομένα.


4. Παραδείγματα Εφαρμογών AI και RS στην Αρχαιολογία

4.1 Ανίχνευση Αρχαιολογικών Θέσεων με Δορυφορικές και UAV Εικόνες

Orengo & Garcia-Molsosa (2019): Αυτόματη ανίχνευση κεραμικών μέσω UAV και αλγορίθμων ML. Mehrnoush et al. (2020): Εφαρμογή DL για εντοπισμό qanat shafts από δορυφορικές εικόνες Cold War CORONA. Bundzel et al. (2020): Ανίχνευση αρχαιολογικών δομών των Μάγια μέσω LiDAR και Mask R-CNN. Berganzo-Besga et al. (2021): Ανίχνευση αρχαίων τάφων μέσω LiDAR και αλγορίθμων Random Forest.

4.2 Η Αυξημένη Χρήση AI στην Ανάλυση Μεγάλων Δεδομένων

Η AI επιτρέπει την ταχύτερη και ακριβέστερη ανάλυση τηλεπισκοπικών δεδομένων, μειώνοντας την εξάρτηση από παραδοσιακές μεθόδους. Ωστόσο, παραμένουν ανοιχτά ερωτήματα:

Η ανάγκη για εξειδικευμένη εκπαίδευση αρχαιολόγων στη χρήση AI. Η ακρίβεια των μοντέλων AI σε διαφορετικά γεωγραφικά περιβάλλοντα. Ηθικά ζητήματα σχετικά με τη χρήση αυτόνομων αλγορίθμων στην αρχαιολογία.


5. Συμπεράσματα

Η τεχνητή νοημοσύνη και η τηλεπισκόπηση αλλάζουν ριζικά την αρχαιολογική έρευνα, επιτρέποντας την αυτοματοποιημένη ανίχνευση και ανάλυση δεδομένων. Ο συνδυασμός δορυφορικών, UAV και LiDAR δεδομένων προσφέρει νέες δυνατότητες χαρτογράφησης. Η μηχανική μάθηση και η βαθιά μάθηση μπορούν να μειώσουν τον χρόνο και το κόστος των ερευνών. Οι μελλοντικές προκλήσεις περιλαμβάνουν την αύξηση της ακρίβειας των αλγορίθμων και τη δεοντολογική χρήση της AI στην αρχαιολογία. Η συνεργασία μεταξύ αρχαιολόγων, επιστημόνων AI και ειδικών τηλεπισκόπησης είναι απαραίτητη για τη βελτίωση των τεχνικών και την αξιοποίηση των νέων τεχνολογιών.

Ανακτήθηκε από το "http://147.102.106.44/rs/wiki/index.php/%CE%A3%CF%85%CE%B6%CE%AE%CF%84%CE%B7%CF%83%CE%B7_%CE%B2%CE%BF%CE%AE%CE%B8%CE%B5%CE%B9%CE%B1%CF%82:%CE%A0%CE%B5%CF%81%CE%B9%CE%B5%CF%87%CF%8C%CE%BC%CE%B5%CE%BD%CE%B1".
Προσωπικά εργαλεία