嶺大種子AI考古系統創全球先河

香港文匯報訊（記者 楊梓穎）古代植物種子是研究人類文明演變的重要考古證據，嶺南大學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%。領導研究的學者指，過往的鑑定主要依賴專家在顯微鏡下逐粒觀察比對，既耗時亦難以進行大規模分析，現建立標準化的大型數據庫，有助提升研究效率，並推動考古研究及文化遺產數碼化，相關成果已發表於國際期刊《遺產科學》。

研究團隊搜羅了中國18個考古遺址，收錄最具代表性的17類古代植物種子影像，年代約由公元前5,400年至公元220年，橫跨5,000多年，涵蓋大麥、小麥、粟、黍等常見古代農作物，及桃核等水果，共8,340張圖片，以建立古代植物種子數據庫。

研究人員以該數據庫為基礎去設計及訓練人工智能模型，並開發出全球首個專門辨識古代植物種子的AI考古系統APSNet。系統把考古人員辨認經驗融入模型設計，模擬專家先按種子大小與形狀分類，再分析胚芽位置、紋理等細微特徵。系統能自動辨認外觀相近的植物種類，研究人員只需上傳種子照片或連接數碼顯微鏡，即可快速取得結果；系統亦會自動儲存紀錄，建立高效率、可共享的工作流程。

分類準確率逾90%

測試結果顯示，APSNet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，結果新系統表現最佳，其辨識準確度較現有表現最好的模型高出5.3%。

嶺大協理副校長（策略型研究）鄺得互表示，培養能獨立工作的種子鑑定專家一般需要數年，而專業人員日常需花大量時間逐粒觀察種子；自動化辨識系統一直是考古植物學的重要研究方向。是次跨學科研究結合AI、考古學及文化遺產保育，為日後古植物考古提供重要分析基礎。它可作為輔助工具，用於快速初步分類，最終仍由專家確認，以減輕工作量。

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指出，古代種子辨識難度高，即使同一物種，也可能因年代與環境差異、出土保存過程造成形態變化而導致外觀差異大；不同物種之間亦可能形狀與紋理相近，增加分類困難。目前初步分類仍高度依賴具豐富經驗的考古植物學專家逐粒檢視。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，以助專家了解古人種植作物、主要糧食來源及生態環境，進一步解讀古代飲食文化與農業歷史。