【大公報訊】記者郭如佳報道：古代植物種子是研究人類文明演變的重要證據，但傳統鑒定工作依賴專家逐粒以顯微鏡觀察，費時且難以大規模分析。嶺南大學與山東大學聯合開發全球首個針對中國古代植物種子的人工智能考古系統，能自動辨識跨越約5000年歷史的古代植物種子，分類準確率達九成。嶺大協理副校長（策略型研究）鄺得互表示，系統可作為專家的輔助工具，有助釋放研究人員時間，專注更深入的考古分析。

分類準確率90.2%

研究成果已於《自然》旗下期刊《遺產科學》發表。研究團隊蒐羅中國18個考古遺址出土的種子，涵蓋大麥、小麥、粟（小米）、黍等農作物及桃核等17類古代植物種子影像，當中時間跨度由公元前5400年至公元220年，共8340張圖片，建立名為「古代植物種子」的數據庫。團隊將考古人員的辨認經驗融入人工智能模型設計，讓系統模仿專家先按種子大小及形狀分類，再分析胚芽位置及紋理等細微特徵，實現外觀相近的植物種類的自動化辨識。

測試結果顯示，新系統的分類準確率達90.2%，較現有28種主流人工智能影像分類模型中表現最佳者高出5.3%。研究人員只需上傳種子照片或連接數碼顯微鏡，即可快速獲取辨識結果，相關紀錄會自動儲存，建立高效率、可共享的工作流程。

鄺得互表示，考古界培養一名能獨立工作的種子鑒定專家一般需要數年時間，日常亦要花大量時間利用顯微鏡逐粒觀察及比對，過程費時。他續指，目前針對古代植物種子的人工智能研究有限，亦缺乏公開而具代表性的標準數據庫，新系統為未來的考古工作奠定基礎。

山東大學控制科學與工程學院教授、嶺南大學高級訪問學者叢潤民補充，古代植物種子辨識難度在於即使屬於同一種類，因生長年代及環境不同，加上保存過程中外形可能產生變化，大小及外觀仍有相當差異；不同種類之間又可能具有相似形狀及紋理，增加分類難度。他表示，新系統將於山東大學文化遺產研究院植物考古實驗室試用，協助專家了解古人種植農作物、主要糧食來源及生態環境，解讀古代飲食文化及農業歷史。