Сучасний стан і перспективи використання інформаційних систем в археології
Анотація
В дослідженні розглядається сучасний стан та перспективи інтеграції інформаційних технологій в археології. Метою роботи є аналіз новітніх цифрових підходів – ГІС, дистанційного зондування, тривимірного моделювання та штучного інтелекту – і їхнього впровадження у практику археології.
Методологія базується на системному аналізі провідних публікацій та проєктів у галузі, порівнянні теоретичних джерел і реальних прикладів застосування. Проаналізовано новітні академічні публікації, звіти міжнародних проєктів і веб-ресурси галузі. Використано системний підхід: синтезовано дані з публікацій, проведено верифікацію фактів за первинними джерелами (рецензованими статтями, матеріалами конференцій, звітами COST-акцій) і узагальнено ключові тренди. При цьому особлива увага приділена критичному відбору прикладів із реальними результатами (завдяки активній підтримці проєкту MAIA та інших мереж з обміну знаннями).
Наукова новизна полягає в комплексному огляді найновіших тенденцій (від Лідару до алгоритмів машинного навчання) і критичному осмисленні їхнього взаємовпливу та обмежень у археологічних дослідженнях.
Основні результати свідчать про масове впровадження ГІС для просторового аналізу археологічного ландшафту, широке використання високоточних 3D-технологій (аерофотозйомка, фотограмметрія, LiDAR) для виявлення прихованих пам’яток, зростаюче застосування безпілотників і нейромереж для ідентифікації об’єктів, а також активне впровадження принципів FAIR для управління археологічними даними. Водночас ідентифіковано виклики: необхідність довгострокового збереження археоданих, етичні питання (конфіденційність місцезнаходжень, упередження у даних) та потребу відповідної підготовки фахівців.
Висновки підтверджують, що цифрова археологія формує нову парадигму: вона відкриває безпрецедентні можливості для відкриттів і аналізу, але вимагає міждисциплінарних підходів і жорсткого дотримання стандартів управління даними.
Завантаження
Посилання
Bagnolo, V., & Paba, N. (2019). UAV-based photogrammetry for archaeological heritage site survey and 3D modeling of the Sardus Pater Temple (Italy). Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLII-2/W17, 45–51. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-2-W17-45-2019
Casini, L., Marchetti, N., Montanucci, A., Orrù, V., & Roccetti, M. (2023). A human–AI collaboration workflow for archaeological sites detection. Scientific Reports, 13, 8699. https://doi.org/10.1038/s41598-023-36015-5
Gualandi, M.L., Gattiglia, G., & Anichini, F. (2021). An open system for collection and automatic recognition of pottery through neural network algorithms. Heritage, 4 (1), 140–159. https://doi.org/10.3390/heritage4010008
Menéndez-Marsh, F. et al. (2023). Geographic Information Systems in Archaeology: A Systematic Review. Journal of Computer Applications in Archaeology, 6 (1), 40–50.
Milligan, M. (2024, April 25). Archaeologists reveal hundreds of ancient monuments using LiDAR. HeritageDaily. Retrieved from https://www.heritagedaily.com/2024/04/archaeologists-reveal-hundreds-of-ancient-monuments-using-lidar/151775
Nicholson, C., Fernandez, R., & Irwin, J. (2021). Digital archaeological data in the Wild West: the challenge of practising responsible digital data archiving and access in the United States. Internet Archaeology, 58. https://doi.org/10.11141/ia.58.22
Nicholson, C., Kansa, S., Gupta, N., & Fernandez, R. (2023). Will it ever be FAIR? Making archaeological data findable, accessible, interoperable, and reusable. Advances in Archaeological Practice, 11 (1), 63–75. https://doi.org/10.1017/aap.2022.40
Tenzer, M., Pistilli, G., Brandsen, A., & Shenfield, A. (2024). Debating AI in archaeology: applications, implications, and ethical considerations. Internet Archaeology, 67. https://doi.org/10.11141/ia.67.8
UNESCO. (2025). Archaeology: the living past. UNESCO Courier, July–Sept 2025.
European Space Agency. (2020). Cultural Landscapes Scanner (CLS): Earth Observation and automated detection of subsoil undiscovered cultural heritage sites via AI approaches. (Discovery Programme Phase B4). Retrieved from https://activities.esa.int/4000132058
Переглядів анотації: 34 Завантажень PDF: 20
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
e-ISSN: 
