Exploring Virtual Worlds With Cultural Algorithms: Ancient Alpena-Amberley Land Bridge
Notice bibliographique
Résumé
In this thesis the Land Bridge system (DEEPDIVE) is described. The goal of the project is to use Artificial Intelligence technology to aid Archaeologists in the discovery of ancient prehistoric sites, now underwater. The example used here is the Alpena-Amberley Land Bridge that stretched across Lake Huron from Alpena in Michigan to Amberley in Ontario. During the Ice Age (around 10,000 years ago) it was above water for several thousand years. It was postulated that during that time it was used as a migration pathway for caribou, a major food source then. AI techniques were used to create a virtual landscape using over 3 trillion data points. This virtual landscape was populated with intelligent agents, caribou. Machine learning techniques (Cultural Algorithms) were used to direct pathfinding algorithms (A*, Ambush-A*, and Dendriform-A*) in order to predict optimal seasonal migration pathways. These pathways were visualized using a Virtual Reality system. Finally, a rule based system was then used to predict hunter site locations relative to the caribou pathways. The predicted site locations were then given to Archaeologists from the University of Michigan to direct their underwater explorations. As a result the project discovered what is currently the largest Paleo-Indian site in the United States.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».