Description
| - A major problem of contemporary archaeology is to manage the rapidly growing number of findings in order to foster further development of this scientific area. Archaeology is able to create large database systems of artifacts, nevertheless the analysis and interpretation of data reaches the limits of individuals, workplaces, even the research area itself. This project struggles to create automatic knowledge acquisition methods by means of mathematical modelling which would evaluate certin features of prehistoric pottery (age, quantity, degree of fragmentation). Artificial neural networks and genetic algorithms will be used to create these methods, probably for the first time within this context. The project outputs aim to a new approach to established archaeological theories concerning not only prehistoric pottery but also the origin of fillings of archaeological features, layers, etc. The project oversteps mathematical applications in archaeology done until now. (en)
- Velkým problémem současné archeologie je zvládnutí prudce vzrůstajícího množství nálezů, tak aby tyto dále sloužily rozvoji oboru. Archeologie již dokáže vytvářet databázové systémy registrující relevantní informace o artefaktech, analýzy rozsáhlých datových souborů a jejich interpretace však narážejí na hranice kapacit jednotlivců, pracovišť, ale i na hranice samotného oboru. Projekt se snaží na příkladu hodnocení vybraných vlastností pravěké keramiky (kvantita, stupeň fragmentace, stáří) pomocí matematického modelování hledat metody automatizovaného vytváření znalostních systémů, které by dokázaly samy zhodnotit určité aspekty souborů pravěké sídlištní keramiky. Pro jejich rvorbu bude v archeologii patrně poprvé použito neuronových sítí a genetických algorytmů. Výstupy z projektu míří k novému pohledu na platné archeologické teorie nejen o pravěké keramice, ale i o vzniku výplní objektů, vrstev apod. Projekt výrazně překračuje dosavadní aplikace matematiky v archeologii. (cs)
|