폼페이 옆 도시 헤르쿨라네움은 서기 79년 베수비오 화산 폭발로 폼페이와 함께 20m 두께의 재에 덮였습니다.
1750년 이 지역 농부가 발견한 유적에서 600건 이상의 파피루스 문서가 발견되었는데요.
오늘날 남아 있는 고대의 책이나 문서는 대부분 오랜 세월에 걸쳐 여러번 옮겨 적는 과정을 거쳐 남아 있는 것들인데,
헤르쿨라네움에서 발견된 문서는 당대에 기록된 생생한 문서로 역사적 가치가 높다고 하겠습니다.
하지만 화산재에 덮이면서 문서 자체가 탄화되어 열어보기조차 힘든 상태였는데요.
미국 연구팀은 개봉된 문서들을 CT 촬영하고, 스캔 데이터를 공개해 관심 있는 사람들이 머신 러닝 기법으로 해독 작업에 참여하도록 하는 '베수비오 챌린지'를 열었습니다.
고고학은 과거 인류의 삶과 문화를 이해하기 위한 중요한 학문입니다.
그러나 고고학자들이 다 루는 데이터는 방데하고 복잡하여, 이를 효과적으로 분석하고 해석하는 데는 어려움이 많은데요.
생성형 AI가 발전하면서 고고학 분야에서도 기술을 활용하려는 시도가 활발해지고 있습니다.
AI는 대량의 데이터를 신속하게 처리하고 패턴을 인식할 수 있는 능력을 지니고 있어, 고고학 발견과 복원에 혁신을 가져올 잠재력이 있습니다.
생성형 AI의 고고학적 활용 사례
1. 고대 유물 복원과 재구성
고고학적 유물은 시간이 지남에 따라 손상되거나 파편화되기 쉽습니다.
생성형 AI는 이러한 유물을 복원하는 데 큰 도움을 줍니다.
이탈리아의 피사대힉 연구진은 AI를 활용해 파손된 고대 로마의 도자기를 재고성하는 프로젝트를 진행했습니다.
머신러닝 알고리즘을 통해 도자기의 형태와 디자인을 분석하고, 결손된 부분을 예측하여 복원 모델을 생성하는 거죠!
2. 고대 문서의 해독
고대 문서의 해독은 고고학자들에게 큰 도전 과제입니다.
AI는 이러한 문서를 분석하여 해독 과정을 크게 단축시킬 수 있습니다.
고대 이집트의 상형문자를 해독하기 위해 AI 알고리즘을 적용한 연구가 있었는데요.
이 연구팀은 대량의 상형문자 데이터를 학습시켜 새로운 문서의 해독 속도를 획기적으로 높였습니다.
이러한 기술은 고대 문서를 해독하는데 중요한 전환점이 될 것입니다.
3. 유적지 탐사와 데이터 분석
AI는 유적지 탐사에서도 중요한 역할을 하고 있습니다.
드론과 결합된 AI 기술이 지형 데이터를 수집하고 분석하여, 새로운 유적지를 발견하는 데 기여하고 있습니다.
페루의 나스카 평원에서도 AI를 활용한 연구가 진행되었는데요.
2019년 일본 야마가타대학 연구진이 AI를 활용해 남미에서 고대 유적인 '나스타 라인'의 흔적을 찾아낸 것입니다.
이 연구는 드론이 수집한 데이터를 AI가 분석해 숨겨진 패턴을 발견할 수 있었다고 합니다.
4. 고대 사회의 시뮬레이션
AI는 고대 사회의 구조와 경제 시스템을 시뮬레이션 하는 데에도 활용됩니다.
한 연구팀은 AI 기반 모델링을 통해 고대 메소포타미아의 사회적 구조를 시뮬레이션했습니다.
이를 통해 고대 문명이 어떻게 발전했는지를 이해하는 데 도움이 되는 중요한 통찰을 얻을 수 있었습니다.
AI는 복잡한 데이터를 시각화하고 분석하여 고대 사회의 운영 방식을 보다 명확하게 보여줍니다.
AI와 고고학의 미래
생성형 AI는 디저털 보존, 유적지 발견, 유물 관리, 그리고 시뮬레이션에 이르기까지,
다양하고 새로운 기회를 제공하면서 고고학 분야에 큰 변화를 가져오고 있습니다.
이러한 기술은 고고학, 역사학, 도시 공학 등 다양한 분야에도 혁신적인 통찰을 제공할 것입니다.
AI 기술의 발전에 힘입어 연구 방식에도 큰 변화가 생기고 아울러 다양한 연구가 진행될 것이 기대가 됩니다.
고대의 비밀을 풀고 인류의 역사를 이해하는 데 있어, 생성형 AI가 해결의 열쇠가 되어줄 수 있을지도 모릅니다.