Project/Area Number |
22H00713
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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Allocation Type | Single-year Grants |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 03050:Archaeology-related
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Research Institution | Kyoto University |
Principal Investigator |
千葉 豊 京都大学, 文学研究科, 准教授 (00197625)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
杉山 淳司 京都大学, 農学研究科, 教授 (40183842)
高野 紗奈江 独立行政法人国立文化財機構奈良文化財研究所, 埋蔵文化財センター, 客員研究員 (80910603)
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Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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Budget Amount *help |
¥17,290,000 (Direct Cost: ¥13,300,000、Indirect Cost: ¥3,990,000)
Fiscal Year 2023: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2022: ¥5,850,000 (Direct Cost: ¥4,500,000、Indirect Cost: ¥1,350,000)
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Keywords | AI / 人工知能 / 縄文土器 / 識別システム / 系統 |
Outline of Research at the Start |
縄文時代の研究は、縄文土器の編年研究に多くの労力が費やされてきたが、過重な編年研究から考古学者を開放し、新たな学問的地平を構築すべき時が到来している。 本研究では、飛躍的な進歩を遂げているA Iを編年研究に導入し、縄文土器のビッグデータを解析する。深層学習により土器型式を識別するA Iを構築し、縄文土器の時空間的な関係性を客観的に描き、既知の土器編年と系統樹を批判的に検証する。そして数理学的な根拠に基づき、研究者が価値を見落としてきた、あるいは未だ発見されていない、未知の縄文土器を予測し創造する。潜在的価値と新たな価値を見いだし、縄文時代の文化系統の動態を高精細に描き出す。
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