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06-08
一万年前，人类可能在以色列的某个地点做饭！作者|李梅编辑|陈彩娴 火的使用是智人进化的关键因素。
火不仅被用来制造更复杂的工具，而且还使食物变得更安全，从而有助于大脑发育。
迄今为止，全世界仅发现了五个具有 50 万年前用火证据的遗址，包括南非的 Wonderwerk Cave 和 Swartkrans、肯尼亚的 Chesowanja、以色列的 Gesher Benot Ya’aqov 和西班牙的 Cueva Negra。
现在，以色列研究小组利用人工智能算法发现了第六个显示人类用火迹象的地点！这项研究揭示了以色列旧石器时代晚期遗址人类使用火的证据。
研究结果发表在《PNAS》杂志上。
论文地址：挖掘考古传统的考古方法早期古人类遗址火源的识别主要依靠对蚀变沉积物、岩石碎片和骨骼的目视评估，例如土壤变红、变色、翘曲、开裂、收缩、变暗等等，这可能低估了当时人类用火的普遍程度。
在这项研究中，作者团队开发了一种基于拉曼光谱和深度学习算法的光谱“温度计”，用于估计火石文物的热暴露量并检测扭曲材料原子结构的极端高温，从而弥补了使用可能的缺陷。
没有火痕的视觉特征。
研究表明，以色列旧石器时代早期的露天遗址（埃夫伦采石场）含有被火烧毁的动物遗骸和岩石碎片，距今一万年至八十万年。
图注：从左到右分别是 Filipe Natalio、Ido Azuri 和 Zane Stepka。
研究小组首先研究了 2016 年在埃夫隆采石场挖掘出的材料，没有发现明显的与热相关特征的视觉证据，例如土壤变红。
图例：埃夫隆采石场考古发掘现场团队测试了多种方法，包括传统的数据分析方法、机器学习建模和更先进的深度学习模型。
流行的深度学习模型具有优于其他模型的特定架构。
使用人工智能技术的好处是它可以分析材料的化学成分，并用它来估计它们的热暴露量。
人工智能技术可以可靠地区分现代燧石是否已被燃烧，还可以揭示其燃烧的温度。
火的热量会引起附近石头的变化，燃烧会在原子水平上改变骨骼结构，从而导致红外光谱发生相应的变化。
在这项研究中，该团队使用深度学习模型（一维卷积神经网络）来学习燧石文物的拉曼光谱模式，以估计石器的温度。
该模型优于完全连接的人工神经网络 (FC-ANN)，能够将真实温度和估计温度之间的平均绝对误差从 °C 降低到 °C。
首先，研究小组对从以色列不同地点收集的现代燧石进行了预训练，并在受控实验室条件下加热至已知温度。
其次，将训练后的模型应用于未知样本（即从埃夫隆采石场收集的石器）。
该团队使用监督深度学习方法将拉曼光谱与燧石的加热温度相关联。
该方法依赖于燧石的有机和无机成分中不可逆的热诱导结构变化，同时克服其固有的可变性。
使用深度学习模型进行温度估计的优点是，它可以近似由于 α 石英、莫干石以及 D 和 G 波段光谱区域中的热量而引起的热量和光谱变化之间的任何非线性决策边界。
下图中，石头在视觉上看不出任何被火烧过的痕迹。
然而，通过使用深度学习模型来估计从石头收集的紫外拉曼光谱的热暴露，发现它们已经被加热。
至°C 和°C 之间。
这表明古代人类有能力控制火而不仅仅是使用自然野火。
——2—— 后续讨论 对于出土的骨头，研究小组也通过实验证实它们曾被火烧过。
作者之一的查赞说：“如果没有人工智能验证的燧石结果，没有人会费心去测试这些骨头。
然而，这项研究无法确定该地点的工具是被自然火还是人造火烧毁的。
烧痕引起的空间变化可以解释为人类干预的证据，因为自然火通常会在整个区域引起均匀的热变化。
姚承认，野火和零星植被也会导致整个地区的温度分布不均匀，而且温度并不是区分使用野火和人工火灾的可靠标准，但尽管如此，石器时代工具的估计温度和存在情况仍然存在。
被烧毁的动物群表明古代人类在该地点使用火的可能性将来，这项研究中使用的方法可以扩展到其他旧石器时代晚期遗址，这将有可能扩大对早期古人类与人类之间关系的时空理解。
火并打开了一扇了解早期人类生活的窗户。
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