Archäologen stehen oft vor großen Herausforderungen, wenn sie versuchen, neue Entdeckungen mit Informationen aus alten Büchern zu verknüpfen: Wie lassen sich die Erkenntnisse aus zweihundert Jahren archäologischer Forschung mit neuen Daten kombinieren? AutArch eröffnet hier gänzlich neue Wege. Die Basis bilden Neuronale Netze, die von den Forschenden darauf trainiert wurden, gängige archäologische Objekte wie Gräber, menschliche Überreste, Keramik und Steinwerkzeuge selbstständig zu erkennen, zu analysieren und miteinander in Beziehung zu setzen. AutArch kann gesuchte Daten also nicht nur aufspüren, sondern sie auch kombinieren, um aussagekräftige Informationen zu extrahieren. „Bei der Analyse eines Grabes beispielsweise detektiert die Software den Nordpfeil und den angegebenen Maßstab – und kann daraus die tatsächliche Größe des Grabes und seine Ausrichtung errechnen“, konkretisiert Dr. Maxime Brami, der das Projekt an der JGU leitete. Für Archäologinnen und Archäologen heißt das: Sie können riesige Mengen an antiken Daten, die über verschiedene Publikationen und Museen verteilt sind, automatisch auswerten lassen. So können sie spezifische Fragen zur Vergangenheit beantworten und diese Informationen mit modernen Daten vergleichen – beispielsweise mit 3D-Scans von Artefakten in Museumssammlungen. „Bisher mussten Forschende jede einzelne dieser Informationen manuell extrahieren, Bilder passend ausrichten und neu formatieren“, erklärt Kevin Klein, Softwareentwickler mit Bezug zur JGU und Erstautor der Studie. AutArch automatisiert den gesamten Prozess. Obwohl dafür eine KI zum Einsatz kommt, ist AutArch keine Black-Box: Eine benutzerfreundliche Oberfläche ermöglicht es Forschenden, die automatisch extrahierten Daten zu überprüfen und anzupassen – Genauigkeit und Nachvollziehbarkeit sind also stets gewährleistet.
Die Software lässt sich breit anwenden und skalieren
AutArch ist skalierbar: Sie kann den Anforderungen des stetig wachsenden Feldes der digitalen Geisteswissenschaften somit gerecht werden. Antoine Muller, Paläolithiker und einer der Autoren der Studie, sagt: „Die Methodik ist auf praktisch jedes Material anwendbar, solange Form, Größe oder Ausrichtung eines Objekts eine technologische, funktionale oder zeitliche Bedeutung haben.“ Die Software lässt sich nicht nur auf jedes Material anwenden, sondern wächst auch mit den steigenden Anforderungen mit. „Diese Entwicklung stellt einen wichtigen Fortschritt bei der Anwendung künstlicher Intelligenz in der archäologischen Forschung dar“, resümiert Brami. „Sie hat das Potenzial, den Datenzugriff und die Datenanalyse grundlegend zu verändern.“
Das AutArch-Projekt ist ein interdisziplinäres Gemeinschaftsprojekt von Informatiker*innen und Archäolog*innen aus ganz Europa. Ralf Lämmel, Informatiker der Universität Koblenz, betreute beispielsweise die Implementierung der maschinellen Lernverfahren und die statistische Validierung der Ergebnisse. Das Projekt wurde von Maxime Brami mit Unterstützung der Deutschen Forschungsgemeinschaft (COMOVE-Projekt) initiiert. Gefördert wurde das Projekt vom Europäischen Forschungsrat im Rahmen des Forschungs- und Innovationsprogramms Horizont 2020 der Europäischen Union (YMPACT-Projekt, vergeben an Volker Heyd).
Erhältlich ist die Open-Source-Software auf Zenodo und GitHub unter folgenden Links
https://zenodo.org/records/15369892
https://github.com/kevin-klein/autarch