嶺大聯手山東大學開發古代植物種子AI考古系統　分類準確率逾九成

香港文匯報訊（記者 楊梓穎）古代植物種子被視為研究人類文明演變的重要考古證據。嶺南大學（嶺大）與山東大學近日聯合開發全球首個針對中國古代植物種子的「人工智能（AI）考古系統」，可模仿考古植物學專家辨識種子，分類準確率達90.2%。學者指出，傳統鑑定高度依賴專家以顯微鏡逐粒觀察及比對，既耗時亦難以擴展至大規模分析；建立標準化的大型數據庫，將有助提升研究效率，並推動考古研究與文化遺產數碼化發展。相關成果已發表於《自然》旗下子刊、文化遺產領域國際期刊《遺產科學》。

研究團隊搜羅中國18個考古遺址，收錄最具代表性的17類古代植物種子影像，時間跨度約由公元前5400年至公元220年，橫跨約5,000多年。影像涵蓋常見古代農作物，包括大麥、小麥、粟、黍，以及桃核等水果，共建立8,340張圖片，構成名為「古代植物種子」的數據庫。

團隊以該數據庫為基礎設計及訓練人工智能模型，開發全球首個專門辨識古代植物種子的「AI考古系統」（APSNet）。系統在模型設計中加入考古人員的辨認經驗，以模仿專家先根據種子大小及形狀分類，再進一步分析胚芽位置及紋理等細微特徵；令系統能自動辨認並分類外觀相近的植物種類。

研究人員只需將種子照片上傳系統，或連接數碼顯微鏡，即可快速獲取辨識結果；相關記錄亦會自動儲存，形成高效率、可共享的工作流程。

測試結果顯示，「AI考古系統」的分類準確率高達90.2%。團隊並以現有28種主流人工智能影像分類模型作對比測試，結果新系統表現最佳，其辨識準確度較表現最好的現有模型高出5.3%。

嶺大協理副校長（策略型研究）、利榮康計算智能學講座教授及研究生院院長鄺得互表示，考古界培養一名能獨立工作的種子鑑定專家一般需數年時間，而專業人員日常往往要花大量時間在顯微鏡下逐粒觀察、比對並作出判斷，過程費時。他指出，建立自動化辨識系統一直是考古植物學的重要研究方向，是次研究團隊建立的「AI考古系統」結合了人工智能、考古學及文化遺產保育的跨學科研究，解決相關領域其中一個面對的重要難題。

鄺得互又指，目前針對古代植物種子的AI研究相當有限，亦缺乏公開而具代表性的標準數據庫；是次建立的「AI考古系統」可為日後古植物考古提供重要分析基礎。其定位可作為專家的輔助工具，用於快速進行初步分類，最終鑑定仍由專家確認，藉此釋放研究人員時間、減輕工作量，讓他們更專注於深入的考古植物學分析。

山東大學控制科學與工程學院教授、嶺大高級訪問學者叢潤民補充，古代植物種子辨識難度高，即使同一種類，種子大小與外觀也可能差異顯著；加上不同年代與環境的生長差異，以及出土後保存過程可能造成形態變化，均令同一類種子的外觀變異更大。另一方面，不同植物種類之間亦可能呈現十分相似的形狀與紋理，進一步增加分類難度。

他指出，目前古代植物種子的初步分類及辨識工作仍高度依賴具豐富經驗的考古植物學專家，以人手及肉眼逐粒觀察特徵進行分類。新系統將於山東大學文化遺產研究院植物考古實驗室試用，期望協助專家了解古人種植的農作物、主要糧食來源及當時生態環境，從而解讀古代飲食文化與農業歷史。