港岭大联合开发全球首个大型AI考古系统

古代植物种子是研究人类文明演变的重要考古证据。岭南大学（岭大）与山东大学联合开发全球首个针对中国古代植物种子的“人工智能（AI）考古系统”，能模仿考古植物学专家辨识种子，分类准绳度高达九成。学者指出，过往主要依赖专家对考古遗址出土的植物种子逐粒鉴定，既耗时亦难以进行大规模分析；建立标准化的大型数据库有助提升研究效率，推动考古研究及文化遗产数码化发展。研究成果已发表于《自然》旗下子刊、文化遗产领域国际知名期刊《遗产科学》（Heritage Science）。

研究团队搜罗中国18个考古遗址、收录最具代表性的17类古代植物种子影像，涵盖约公元前5400年至公元220年、横跨约5,000多年历史，包括常见的古代农作物，如大麦、小麦、粟、黍，以及桃核等水果，合共8,340张图片，建立名为古代植物种子（Ancient Plant Seeds）的数据库。

研究团队以该数据库作为基础，设计及训练人工智能模型，开发全球首个专门辨识古代植物种子的“AI考古系统”（APSNet），并将考古人员辨认种子的经验加入模型设计，以模仿专家先根据种子大小及形状分类，再进一步分析胚芽位置及纹理等细微特征；使系统能对外观相近的植物种类进行自动辨认及分类。研究人员仅需上传种子照片到系统，或连接数码显微镜，即可快速取得辨识结果，相关记录会自动储存，建立高效率、可共享的工作流程。

测试结果显示，“AI考古系统”的分类准确率高达百分之90.2。团队再利用现有28种主流人工智能影像分类模型进行测试，发现新系统的辨识表现最佳，其准绳度较表现最好的现有模型高出百分之5.3。

岭大协理副校长（策略型研究）、利荣康计算智能学讲座教授及研究生院院长邝得互教授表示，考古界培养一名能独立工作的种子鉴定专家一般需要数年时间，但专业人员日常要花大量时间利用显微镜逐粒观察及比对种子，作出判断，过程费时。他指出，建立自动化辨识系统一直是考古植物学的重要研究方向，是次研究团队建立的“AI考古系统”结合了人工智能、考古学及文化遗产保育的跨学科研究，解决相关领域其中一个面对的重要难题。

邝教授表示：“目前针对古代植物种子的人工智能研究相当有限，亦缺乏公开而具代表性的标准数据库，是次建立的‘AI考古系统’为日后古植物考古提供重要的分析基础。其定位可作为专家的辅助工具，协助快速进行初步分类，最终鉴定则由专家确认。这有助释放研究人员的时间及减轻工作量，使他们能专注更深入的考古植物学分析，提升研究效率。”

山东大学控制科学与工程学院教授、岭南大学高级访问学者丛润民教授进一步解释，古代植物种子本身具有高辨识难度，即使属于同一种类，种子的大小及外观仍存在相当大的差异。他说：“由于植物生长于不同年代及环境，加上出土种子在保存过程中外形可能产生变化，即使属于同一种类，大小及外观亦可能存在相当大的差异。植物种类之间又可能具有十分相似的形状及纹理，增加分类难度。”

丛教授续指，目前古代植物种子的初步分类及辨识工作，仍高度依赖具丰富经验的考古植物学专家，以人手及肉眼逐粒观察种子的特征进行分类。新系统将于山东大学文化遗产研究院植物考古实验室试用，以助专家了解古人种植农作物、主要粮食来源及生态环境，解读古代人的饮食文化及农业历史。（完）