Συζήτηση βοήθειας:Περιεχόμενα

Από RemoteSensing Wiki

(Διαφορές μεταξύ αναθεωρήσεων)
Μετάβαση σε: πλοήγηση, αναζήτηση
 
(5 ενδιάμεσες αναθεωρήσεις δεν εμφανίζονται.)
Γραμμή 1: Γραμμή 1:
-
"Remote Sensing in Environmental Justice Research—A Review"  
+
"A Review of Artificial Intelligence and Remote Sensing for Archaeological Research"  
-
Το άρθρο των Matthias Weigand, Michael Wurm, Stefan Dech και Hannes Taubenböck, που δημοσιεύτηκε στο International Journal of Geo-Information, αποτελεί μία ανασκόπηση σχετικά με τη χρήση της τηλεπισκόπησης (remote sensing) στην έρευνα περιβαλλοντικής δικαιοσύνης. Οι συγγραφείς διερευνούν τον ρόλο των δορυφορικών δεδομένων και των γεωχωρικών τεχνικών στην ανάλυση της περιβαλλοντικής ανισότητας, δηλαδή της άνισης κατανομής περιβαλλοντικών επιβαρύνσεων σε κοινωνικές ομάδες με διαφορετικό κοινωνικοοικονομικό επίπεδο.
+
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 μελέτη υπογραμμίζει ότι η έκθεση σε περιβαλλοντικούς παράγοντες, όπως η ατμοσφαιρική ρύπανση, ο θόρυβος, η έλλειψη πράσινων χώρων και οι θερμικές νησίδες, επηρεάζει δυσανάλογα τις κοινωνικές ομάδες με χαμηλότερο κοινωνικοοικονομικό επίπεδο. Οι συγγραφείς αναδεικνύουν την ανάγκη χρήσης δεδομένων τηλεπισκόπησης για να καλυφθούν τα κενά στις υφιστάμενες μεθοδολογίες, οι οποίες συχνά χρησιμοποιούν δεδομένα που δεν έχουν χωρική λεπτομέρεια («essentially aspatial data»), οδηγώντας σε ανακριβή συμπεράσματα.
+
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
+
1. Εισαγωγή – Ο Ρόλος της Τηλεπισκόπησης στην Αρχαιολογία
-
Η μελέτη αναλύει πώς η τηλεπισκόπηση μπορεί να χρησιμοποιηθεί για:
+
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:
-
Χαρτογράφηση περιβαλλοντικών επιβαρύνσεων μέσω δορυφορικών δεδομένων υψηλής ανάλυσης.
+
Δορυφορικές εικόνες (π.χ. Landsat, Sentinel).
-
Διασύνδεση των περιβαλλοντικών δεδομένων με κοινωνικοοικονομικές πληροφορίες (π.χ. στοιχεία απογραφών, δημογραφικά δεδομένα).
+
Αεροφωτογραφίες και UAVs (Drones).
-
Μοντελοποίηση της επίδρασης της περιβαλλοντικής ανισότητας στην υγεία με τη χρήση τεχνικών GIS και γεωστατιστικής ανάλυσης.
+
Υπέρυθρη και πολυφασματική ανάλυση για τον εντοπισμό δομών κάτω από την επιφάνεια.
-
Οι συγγραφείς εξετάζουν πώς διαφορετικές κοινωνικές ομάδες εκτίθενται σε περιβαλλοντικές απειλές και πώς αυτό μπορεί να μετρηθεί με τηλεπισκοπικά δεδομένα και αλγορίθμους ανάλυσης μεγάλης κλίμακας.
+
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.
-
Κύρια Ευρήματα και Αναλύσεις
 
-
1. Περιβαλλοντικοί Παράγοντες και Επιδράσεις στην Υγεία
+
2. Ανάπτυξη της Αρχαιολογικής Τηλεπισκόπησης
-
Οι συγγραφείς κατηγοριοποιούν τους βασικούς περιβαλλοντικούς παράγοντες που επηρεάζουν την υγεία και μπορούν να χαρτογραφηθούν μέσω τηλεπισκόπησης:
+
2.1 Συστηματικές Έρευνες Επιφάνειας
-
Πράσινοι χώροι (Green space): Η έλλειψη πρόσβασης σε πράσινους χώρους έχει συσχετιστεί με υψηλότερα επίπεδα άγχους και καρδιαγγειακών νοσημάτων. Τα δεδομένα Landsat και Sentinel-2 μπορούν να χαρτογραφήσουν τη διαθεσιμότητα αστικού πρασίνου.
+
Η επιφανειακή αρχαιολογική έρευνα αποτελεί βασικό εργαλείο για την ταυτοποίηση νέων και γνωστών αρχαιολογικών θέσεων. Ωστόσο, έχει περιορισμούς:
-
Ατμοσφαιρική ρύπανση (Air pollution): Τα τηλεπισκοπικά δεδομένα από MODIS και Sentinel-5P μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την εκτίμηση των συγκεντρώσεων PM2.5 και NO₂ σε μεγάλες αστικές περιοχές.
+
-
Θόρυβος (Noise pollution): Ο θόρυβος από οδική κυκλοφορία και βιομηχανικές δραστηριότητες έχει συσχετιστεί με υπέρταση και αυξημένα επίπεδα στρες. Ενώ δεν μπορεί να μετρηθεί άμεσα με τηλεπισκόπηση, η χρήση γεωχωρικών αναλύσεων μπορεί να δημιουργήσει χωρικά μοντέλα πρόβλεψης.
+
-
Θερμικές νησίδες (Urban Heat Islands - UHI): Οι αστικές περιοχές διατηρούν υψηλότερες θερμοκρασίες λόγω αδιαπέραστων επιφανειών (άσφαλτος, σκυρόδεμα), επιδεινώνοντας την υγεία των ευπαθών ομάδων. Τα δεδομένα Landsat-8 και MODIS μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη χαρτογράφηση θερμικών νησίδων.
+
-
2. Ο Ρόλος της Κοινωνικοοικονομικής Κατάστασης
+
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.
-
Η μελέτη εξετάζει πώς κοινωνικοοικονομικοί δείκτες (εισόδημα, εκπαίδευση, φυλή, επαγγελματική απασχόληση) σχετίζονται με την περιβαλλοντική έκθεση. Οι χαμηλότερες κοινωνικοοικονομικές τάξεις συχνά κατοικούν σε περιοχές με:
+
2.2 Εξέλιξη των Τηλεπισκοπικών Τεχνικών
-
Υψηλή ατμοσφαιρική ρύπανση λόγω εγγύτητας σε βιομηχανικές ζώνες ή αυτοκινητοδρόμους.
+
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.
-
Μικρή πρόσβαση σε πάρκα και πράσινους χώρους, περιορίζοντας τα οφέλη της φυσικής δραστηριότητας.
+
-
Υψηλή ηχορύπανση από πυκνή κυκλοφορία και θορυβώδεις περιοχές.
+
-
Οι συγγραφείς αναφέρουν ότι η τηλεπισκόπηση μπορεί να καλύψει κενά σε προηγούμενες μελέτες που βασίζονται σε αποσπασματικά ή ελλιπή κοινωνικά δεδομένα, βοηθώντας στην καλύτερη μοντελοποίηση των περιβαλλοντικών ανισοτήτων.
+
-
3. Μεθοδολογικές Προκλήσεις και Προτεινόμενες Βελτιώσεις
 
-
Η μελέτη εξετάζει ζητήματα όπως:
+
3. Η Χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης στην Αρχαιολογική Τηλεπισκόπηση
-
Το Πρόβλημα των Μεταβαλλόμενων Χωρικών Οντοτήτων (Modifiable Areal Unit Problem - MAUP): Τα δεδομένα κοινωνικοοικονομικής ανάλυσης συχνά παρουσιάζουν στρεβλώσεις λόγω εσφαλμένων ορίων ζωνών (π.χ. απογραφικά τετράγωνα που δεν αντιστοιχούν σε πραγματικά αστικά όρια).
+
Η AI εφαρμόζεται στην ανάλυση τηλεπισκοπικών δεδομένων με μεθόδους μηχανικής μάθησης (ML) και βαθιάς μάθησης (DL) για:
-
Το Οικολογικό Σφάλμα (Ecological Fallacy): Η χρήση υπερβολικά γενικευμένων δεδομένων (π.χ. μέσες τιμές εισοδήματος για μια ολόκληρη πόλη) μπορεί να οδηγήσει σε λανθασμένα συμπεράσματα.
+
-
Ανάγκη συνδυασμού δεδομένων τηλεπισκόπησης με κοινωνικές έρευνες: Οι συγγραφείς προτείνουν την ενσωμάτωση δορυφορικών δεδομένων με δημογραφικά και οικονομικά στοιχεία για πιο ακριβείς αναλύσεις.
+
 +
Αυτόματη αναγνώριση αρχαιολογικών δομών από δορυφορικές εικόνες.
 +
Ταξινόμηση δεδομένων εδάφους μέσω αλγορίθμων νευρωνικών δικτύων.
 +
Ανίχνευση αλλαγών στο τοπίο (εξαφάνιση ή εμφάνιση αρχαιολογικών καταλοίπων).
-
Συμπεράσματα και Προτάσεις για Μελλοντική Έρευνα
+
3.1 Βασικά Συστατικά της AI
-
Το άρθρο καταλήγει στο ότι η τηλεπισκόπηση αποτελεί ένα ισχυρό εργαλείο για τη μελέτη της περιβαλλοντικής δικαιοσύνης, καθώς επιτρέπει:
+
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.
-
Λεπτομερή χαρτογράφηση περιβαλλοντικών ανισοτήτων σε μεγάλη κλίμακα.
 
-
Ανάλυση των επιπτώσεων των περιβαλλοντικών παραγόντων στην ανθρώπινη υγεία.
 
-
Δημιουργία μοντέλων πρόβλεψης που θα βοηθήσουν στη λήψη πολιτικών αποφάσεων για τη μείωση των ανισοτήτων.
 
-
Οι συγγραφείς προτείνουν:
+
4. Παραδείγματα Εφαρμογών AI και RS στην Αρχαιολογία
-
Ενσωμάτωση δορυφορικών δεδομένων με κοινωνικοοικονομικές βάσεις δεδομένων.
+
4.1 Ανίχνευση Αρχαιολογικών Θέσεων με Δορυφορικές και UAV Εικόνες
-
Βελτίωση της ανάλυσης δεδομένων μέσω αλγορίθμων AI και μηχανικής μάθησης.
+
 
-
Ανάπτυξη διεθνών προτύπων για τη χρήση τηλεπισκόπησης στην περιβαλλοντική δικαιοσύνη.
+
Orengo & Garcia-Molsosa (2019): Αυτόματη ανίχνευση κεραμικών μέσω UAV και αλγορίθμων ML.
-
Το άρθρο προσφέρει σημαντικές πληροφορίες για τη βελτίωση της περιβαλλοντικής έρευνας και την εφαρμογή νέων τεχνολογιών για την καταπολέμηση των ανισοτήτων στην πρόσβαση σε υγιές περιβάλλον.
+
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.

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