Специалисты Лаборатории нейтронной физики Объединенного института ядерных исследований (ОИЯИ) применили современные технологии для исследования русской средневековой керамики. Используя метод нейтронного активационного анализа и алгоритмы машинного обучения, они смогли определить происхождение и содержание химических элементов в артефактах. Данная работа была выполнена в сотрудничестве с Институтом археологии Российской академии наук (ИА РАН) и Египетским агентством по атомной энергии (EAEA). Полученные результаты могут послужить основой для дальнейших геохимических исследований и разработки новых методов классификации археологических находок OpenDubna.Ru.
Керамика является одним из наиболее информативных видов археологических находок. Состав глины и добавок содержит уникальный геохимический «след», который позволяет установить место добычи сырья и отразить технологические особенности древнего гончарного дела. Определение места производства этих предметов помогает исследовать торговые пути, процессы культурного обмена и специфику организации ремесел в Средневековье.
Тем не менее, строгие количественные исследования происхождения русской керамики в этот период проводились крайне редко из-за ограниченного объема доступных материалов и нехватки эталонных баз данных геохимического фона артефактов. Чтобы решить данную проблему, специалисты из ЛНФ ОИЯИ, ИА РАН и EAEA проанализировали 149 фрагментов керамики XIII–XVII веков. В исследование вошли образцы глиняной посуды из Московского Кремля, Твери и Селитреннского городища, а также ремесленная керамика из Болгара (Булгара) и Биляра — крупных центров средневековой Волжской Булгарии. Также были исследованы артефакты из других регионов, включая фрагменты византийских амфор и керамические изделия из древнего государства Хорезм, расположенного в Центральной Азии.
Элементный состав образцов был определен с помощью инструментального нейтронного активационного анализа (ИНАА), проводимого на импульсном реакторе ИБР-2 в ЛНФ ОИЯИ, а также с использованием рентгенофлуоресцентного анализа (РФА) на других установках. Сочетание этих методов обеспечило высокую точность в выявлении концентраций 29 химических элементов в каждом образце.
Одной из ключевых особенностей исследования стало использование алгоритмов контролируемого машинного обучения, таких как метод опорных векторов (SVM), алгоритм случайного леса (RF), градиентный бустинг (GB) и многослойный персептрон (MLP). Эти алгоритмы использовались для классификации керамических фрагментов с неопределенным местом происхождения на основе их геохимического состава. При тестировании на независимой контрольной выборке точность распознавания достигла 85–88 %, что подтверждает эффективность предложенного подхода. Благодаря этим алгоритмам удалось также пополнить базы данных керамики Болгара новыми верифицированными образцами.
Важным итогом работы стало вычисление геохимических фоновых значений для 25 элементов в булгарской керамике. Ученые использовали четыре независимых статистических метода (IQR, MAD, CDF и байесовский вывод с использованием марковских цепей Монте-Карло) и доказали, что реальные фоновые показатели концентраций систематически превышают обычное среднее арифметическое. Это указывает на то, что использование лишь усредненных величин в качестве эталона может привести к ошибкам в интерпретации происхождения археологических артефактов.
Исследователи также выяснили, что надежными геохимическими маркерами, позволяющими отличить керамику Болгара от изделий из других регионов, являются хром, сурьма, марганец, мышьяк и никель. Эти элементы наилучшим образом отражают специфику геологического состава местных источников глинистого сырья и характерные традиции средневековых гончарных мастерских.
Данное исследование стало первым в России примером успешного сочетания ядерно-физических методов анализа с машинным обучением для изучения происхождения древней керамики и расчета фоновых значений, применимых к артефактам Болгара. Ученые разработали новую воспроизводимую количественную методологию атрибуции археологических находок. Это позволит с высокой точностью определять места производства обнаруженных фрагментов и создавать подробные карты торговых сетей средневековых русских городов.
«Мы планируем расширить массив данных, включая дополнительные керамические группы и археологические памятники. Это существенно дополнит геохимический атлас средневековой русской материальной культуры», — прокомментировал результаты исследования ведущий научный сотрудник ЛНФ ОИЯИ Ваель Бадави. — «Эта работа наглядно демонстрирует огромные междисциплинарные возможности, открывающиеся благодаря методам, соединяющим ядерную физику, геохимию и гуманитарные науки».
Статья «Neutron activation analysis and machine learning models for elemental characterization of archaeological pottery» была опубликована в журнале European Physical Journal Plus. В исследовании принимали участие Ваель Бадави (ЛНФ ОИЯИ/EAEA), Владимир Коваль (ИА РАН), Максим Булавин (ЛНФ ОИЯИ) и Мохамед Солиман (EAEA).