أجرى علماء الكمبيوتر في جامعة كوينزلاند للتكنولوجيا (QUT) دراسة استثنائية قدمت نهجًا مبتكرًا للتعامل مع مهمة استعادة بقايا الأجداد البشرية الأصلية. من خلال استغلال قوة التعلم العميق بواسطة نماذج المحول المحفوظة مسبقًا (GPT)، قاد فريق البحث بقيادة الدكتور محمد أبول بشار والأستاذ ريتشي ناياك طريقًا لثورة تكنولوجية في جهود إعادة الترحيل.
عادةً ما كان عملية تحديد وتوثيق واستعادة بقايا البشرية الأصلية المحلية تكون مرهقة وتستغرق وقتًا طويلاً. تُكرّس ساعات لا تُحصى من العمل اليدوي لفحص الوثائق وتتبع حركة هذه البقايا عبر شبكات المجمعين والمتبرعين والمؤسسات. ومع ذلك، توفر الحلول المبتكرة التي طوّرها فريق QUT بديلاً يغير اللعبة.
من خلال استخدام نماذج GPT، المشهورة بأدائها الاستثنائي في مهام مثل تصنيف النصوص والإجابة على الأسئلة الاستخراجية، أتاح الباحثون تطبيق استخراج البيانات المنظمة من الأبحاث بشكل آلي. يُخفِّف هذا التطبيق العبء الناجم عن التسمية والتحقق اليدوي، ويعزز دقة وكفاءة تنقيب النصوص. تمتد الآثار إلى ما وراء إعادة الترحيل، مفتحةً إمكانيات جديدة لمعالجة اللغة في تكنولوجيا المواد في البحوث العلمية وتحليل البيانات الضخمة بمجموعات بيانات محدودة.
بدعم من المجلس الأسترالي للبحوث وبالتعاون مع الجامعة الوطنية الأسترالية وجامعة تسمانيا وشبكة البحث والمصالحة والتجديد (RRR)، تمثل هذه الدراسة قفزة كبيرة في تحسين نماذج الكشف المستخدمة في هذه الاستقصاءات. من خلال تبني تقنيات التعلم العميق، يكتشف الباحثون إمكانية إعادة تشكيل الأساليب المستخدمة في معالجة الحفظ التاريخي والثقافي.
لا يمكن إغفال أهمية هذا البحث. يحمل التجارة التجارية في بقايا البشرية الأصلية أسئلة أخلاقية وثقافية وعاطفية. يُظهِر عمل فريق QUT الدور الحيوي الذي تلعبه التكنولوجيا في جهود العودة، ويسلط الضوء على إمكانية تفسير مناقشات معنوية حول الحفاظ على التراث التاريخي والثقافي.
علاوة على ذلك، تُجسد هذه الدراسة تحولًا تحويليًا في التحقيقات العلمية. من خلال تأمين وتحسين دقة مهام تنقيب النصوص، يمكن للباحثين استكشاف المجالات التي تتجاوز حجم البيانات القدرة على التحليل اليدوي. هذا التطور ليس فقط لتحسين الكفاءة ولكن أيضًا لضمان موثوقية المساعي العلمية.
المنهجية المبتكرة التي طورها الدكتور بشار والأستاذ ناياك وفريقه يقربنا أكثر من تحقيق إعادة البقايا البشرية الأصلية الأخلاقية. من خلال استغلال قدرات نماذج GPT وتقنيات التعلم العميق، يُبسط هذا المشروع تحديد الوثائق ذات الصلة ويسهم في المزيد من المناقشات الاحترامية والمطلعة حول ممارسات الترحيل.
تؤكد التعاون بين الباحثين من مؤسسات متعددة على طابع المعرفة المتعدد الاختصاصات في مواجهة المسائل المعقدة. مع استمرار تطور التكنولوجيا، تقدم دمجها في علم الأنثروبولوجيا والتاريخ والدراسات الثقافية أملاً في مستقبل أكثر شمولًا وفهمًا. من خلال إعادة تعريف حدود البحوث العلمية والحفاظ الثقافي، يتسارع التعلم العميق القائم على الآلة ليس فقط في جهود العودة، ولكن أيضًا في إلقاء الضوء على قصص ماضينا، وتوجيه سياساتنا الحالية، وتشكيل ضمير مستقبلنا.
The source of the article is from the blog smartphonemagazine.nl