Josef Wilczek et collaborateurs étudient le traitement de surface de la poterie à l’aide d’une intelligence artificielle. Il s’agit de comprendre les techniques utilisées par les anciens potiers pour explorer l’organisation culturelle et économique des sociétés passées. La poterie est en effet l’un des matériaux les plus abondants trouvés dans les fouilles archéologiques, mais la classification des traitements de surface reste en général difficile. Dans cette étude, la géométrie obtenue à partir de modèles 3D est classée par Deep Learning. Trois algorithmes de réseau de neurones convolutifs sont évalués sur un ensemble de données expérimentales créés par un potier professionnel, spécifiquement pour la présente étude.
Read more- L’article “Quelques remarques sur les enceintes en pierre sèche des habitats traditionnels actuels de l’île de Sumba (Indonésie)” publié dans le volume “Les enceintes néolithiques du Nord-ouest de l’Europe”, EUD, Dijon.
- L’article “Quaternary lacustrine carbonate deposits of the Great Basin, USA: Impact of climate, tectonics and substrate” par Boussagol et al. publié dans Sedimentology
- L’article “Machine learning and geometric morphometrics to predict obstructive sleep apnea from 3D craniofacial scans” publié dans Sleep Medicine
- L’article “ERA: A new, fast, machine learning-based software to document rock paintings” publié dans Journal of Cultural Heritage
- Reportage photo en Guadeloupe dans le cadre du projet IMMERGE
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