열이 올랐습니다: 최소 800,000년 전으로 거슬러 올라가는 불의 흔적이 밝혀졌습니다.

열이 올랐습니다: 최소 800,000년 전으로 거슬러 올라가는 불의 흔적이 밝혀졌습니다.
연구원들은 고급 AI 기술을 사용하여 불 사용에 대한 가장 초기의 증거 중 하나를 발견합니다.
날짜:
2022년 6월 27일
원천:
와이즈만 과학 연구소
요약:
과학자들은 적어도 800,000년 전으로 거슬러 올라가는 불의 비시각적 흔적을 감지하기 위해 개발하고 사용한 진보된 혁신적인 방법을 밝혔습니다. 새로 개발된 기술은 더 과학적이고 데이터 중심적인 유형의 고고학을 향한 추진력을 제공할 수 있지만 아마도 더 중요한 것은 인간 이야기의 기원, 우리의 가장 기본적인 전통, 그리고 우리의 실험적이고 혁신적인 자연.

그들은 연기가 있는 곳에 불이 있다고 말하며 Weizmann Institute of Science의 연구원들은 그 주장을 조사하거나 적어도 "연기"를 구성하는 것이 무엇인지 설명하기 위해 열심히 노력하고 있습니다. 오늘 PNAS 에 발표된 기사 에서 과학자들은 최소 800,000년 전으로 거슬러 올라가는 비시각적 화재 흔적을 감지하기 위해 개발하고 사용하는 진보된 혁신적인 방법을 밝혔습니다. 새로 개발된 기술은 더 과학적이고 데이터 중심적인 유형의 고고학을 향한 추진력을 제공할 수 있지만 아마도 더 중요한 것은 인간 이야기의 기원, 우리의 가장 기본적인 전통, 그리고 우리의 실험적이고 혁신적인 자연.

인간과 멸종된 가족 구성원을 포함하는 그룹인 고대 호미닌의 통제된 불 사용은 고고학자들이 호모 하빌리스 가 호모 에렉투스 로 전환되기 시작 했다고 고고학자들이 믿는 시기에 최소 100만 년 전으로 거슬러 올라갑니다.. "요리 가설"이라고 불리는 작업 이론에서 불의 사용은 호미닌을 따뜻하게 유지하고 고급 도구를 만들고 포식자를 물리칠 뿐만 아니라 요리 능력. 고기를 요리하면 병원균을 제거할 뿐만 아니라 효율적인 단백질 소화와 영양가가 증가하여 뇌 성장의 길을 열어줍니다. 이 가설의 유일한 문제는 데이터 부족입니다. 불꽃 공학의 고고학적 증거를 찾는 것은 주로 물체의 연소로 인한 변형(주로 색상 변화)의 시각적 식별에 의존하기 때문에 전통적인 방법은 화재 사용의 광범위한 증거를 찾을 수 있었습니다. 200,000년을 넘지 않았습니다. 약간 있는 반면500,000년 전으로 거슬러 올라가는 화재의 증거는 희소하게 남아 있으며, 고대 화재에 대한 신뢰할 수 있는 증거를 제공하는 전 세계의 고고 학적 유적지는 단 5개뿐입니다.

Weizmann의 생명 핵심 시설 부서의 Ido Azuri 박사 및 동료들과 이전에 협력하여 이 프로젝트의 기초를 제공했던 Weizmann의 식물 및 환경 과학 부서의 Filipe Natalio 박사는 "우리는 방금 여섯 번째 사이트를 찾았을 수도 있습니다. 그들은 함께 200,000년에서 420,000년 전 이스라엘에서 석기 도구의 통제된 연소 징후를 찾기 위해 고고학에서 AI와 분광학의 적용을 개척했습니다. 이제 그들이 돌아왔습니다. 박사 과정 학생인 Zane Stepka, 예루살렘 히브리 대학교의 Liora Kolska Horwitz 박사, 캐나다 토론토 대학교의 Michael Chazan 교수가 합류했습니다. 그 팀은 "낚시 원정"을 함으로써 승률을 높였습니다. 즉, 멀리 물을 던지고 그들이 무엇을 다시 낚아채는지 확인하는 것이었습니다. "우리가 이 프로젝트를 시작했을 때"

갈릴리 서부에 위치한 Evron Quarry는 1970년대 중반에 처음 발견된 야외 고고학 유적지입니다. Avraham Ronen 교수가 이끄는 일련의 발굴 작업에서 고고학자들은 14미터를 파고 800,000~100만년 전으로 거슬러 올라가는 다양한 동물 화석과 구석기 시대 도구를 발굴하여 하나의 화석으로 만들었습니다. 이스라엘에서 가장 오래된 유적지. 그들이 발견된 장소나 토양에서 발견된 어떤 것도 열에 대한 시각적 증거가 없었습니다. 재와 목탄은 시간이 지남에 따라 분해되어 화상의 시각적 증거를 찾을 가능성을 제거합니다. 따라서 Weizmann 과학자들이 화재의 증거를 찾으려면 더 멀리 조사해야 했습니다.

"낚시" 원정대는 이전에 사용했던 것보다 더 발전된 AI 모델의 개발로 시작되었습니다. "우리는 전통적인 데이터 분석 방법, 기계 학습 모델링 및 고급 딥 러닝 모델 등 다양한 방법을 테스트했습니다."라고 모델 개발을 주도한 Azuri가 말했습니다. "우세한 딥 러닝 모델은 다른 모델보다 성능이 뛰어난 특정 아키텍처를 가지고 있었고 화재 사용의 시각적 징후가 없는 고고학적 맥락에서 이 도구를 추가로 사용하는 데 필요한 확신을 성공적으로 주었습니다." AI의 장점은 다양한 척도에서 숨겨진 패턴을 찾을 수 있다는 것입니다. 재료의 화학적 조성을 분자 수준까지 정확히 찾아냄으로써 모델의 출력은 석기 도구가 가열된 온도를 추정할 수 있습니다.

정확한 AI 방법을 사용하여 팀은 거의 백만 년 전에 Evron Quarry 주민들이 사용했던 석기 도구에서 분자 신호를 찾기 시작할 수 있었습니다. 이를 위해 팀은 거의 반세기 전에 현장에서 발견된 26개의 부싯돌 도구의 열 노출을 평가했습니다. 그 결과 도구가 광범위한 온도(일부는 600°C 이상)로 가열된 것으로 나타났습니다. 또한, 다른 분광기법을 사용하여 87개의 동물상을 분석한 결과 멸종된 코끼리의 엄니에서도 가열로 인한 구조적 변화가 있음을 발견했습니다. 그들의 주장은 신중하지만 숨겨진 열의 존재는 과학자들과 달리 우리의 고대 조상이 실험주의자였음을 시사합니다.

연구팀에 따르면 새로운 도구를 사용하여 다른 관점에서 고고학을 바라보면 처음에 생각했던 것보다 훨씬 더 많은 것을 발견할 수 있다고 합니다. 그들이 개발한 방법은 예를 들어 화재 사용의 비시각적 증거를 식별하기 위해 다른 구석기 시대 유적지에 적용할 수 있습니다. 게다가, 이 방법은 아마도 불의 기원과 통제된 사용에 대한 새로운 시공간적 관점을 제공하여 호미닌의 불꽃 공학 관련 행동이 어떻게 진화하고 다른 행동을 유도했는지 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. "특히 초기 화재의 경우, 100만 ~ 200만 년 된 고고학 유적지에서 이 방법을 사용하면 새로운 것을 배울 수 있습니다."라고 Stepka는 말합니다.

어쨌든 낚시 원정은 대성공이었습니다. Natalio는 "탐험을 보여주고 얻은 지식의 측면에서 보상을 받았을 뿐만 아니라 다양한 분야를 결합할 수 있는 잠재력을 보여주었습니다. Ido는 양자 화학에 대한 배경 지식을 가지고 있고 Zane은 과학 고고학자이며, 리오라와 마이클은 선사시대 학자입니다. 함께 일하면서 우리는 서로에게서 배웠습니다. 저에게는 인문학과 과학 전반에 걸친 과학적 연구가 어떻게 작동해야 하는지를 보여주는 것입니다."