AI结合拉曼光谱 为古人类用火研究提供新工具

　　火在人类演化过程中有着关键地位。控制性用火帮助人类自由获取熟食、驱寒保暖、制造工具、照亮黑暗等，对于人类的生存发展以及大脑发育都发挥了重要地位。目前人类最早在什么时候开始用火尚无明确的结论。因此从古人类遗迹中获得确凿的用火证据对于人类学研究来说非常重要。
 

　　用火研究主要包括两个方面，一是获取燃烧的证据，二是确认古人类的控制性用火行为。然而由于年代过于久远信息保存不全、检验分析方法有限等因素的影响，很难对古人类遗址区域发现的用火证据进行确定无误的认定。随着技术的进步，一些更精确更可靠的方法被开发利用，学术界在古人类用火研究上才有了一定进展。如利用傅里叶变换红外光谱分析和微观地层形态学分析对南非北部开普敦的 Wonderwerk洞穴进行检验之后，研究者证实该地有古人类用火的可信证据，从而将人类最开始用火的年代推至距今约100万年前。
 

　　近日，以色列的一个研究团队利用人工智能算法结合拉曼光谱技术，从以色列的旧石器时代早期露天遗址(Evron Quarry)中发现了被火烧过的动物和岩屑残存。这些残存距今约100万至80万年前之间。
 

　　材料在受热之后其光谱特征会发生改变，傅里叶变换红外光谱在用火研究中的应用即基于此。而研究团队以拉曼光谱为基础，结合一个深度学习模型(一维卷积神经网络)来学习燧石在加热至不同温度后的拉曼光谱变化，将光谱模式与燧石的加热温度联系起来，并将训练之后的模型应用于从Evron Quarry遗址采集的石器，从而判断该遗址的时期是否曾被烧过。
 

　　在研究中，团队分析了26件燧石工具的热暴露情况，结果显示部分工具曾被加热到600摄氏度以上。此外，对于该遗迹动物遗骸的光谱分析也发现，其中有一头已灭绝大象的象牙曾因加热导致了结构发生变化。
 

　　此前的用火研究分析方法，包括微观形态分析、磁学方法和红度分析、元素分析等都只能判断是否发生过燃烧事件，光谱分析方法还可以研究样品被加热的温度。而将深度学习算法与光谱分析技术相结合，不仅让样品的热暴露情况研究更加简单方便，也提高了估计温度与真实温度之间的误差，为人类用火研究提供更有力的工具。
 

　　然而目前的技术水平始终难以完全确定遗址中发生的燃烧痕迹是自然的还是人工的。研究人员只能通过不同的检验方法获取多方面的信息，相互结合和补充，以期得到一个可靠性较高的，能够被普遍认可的结论。
 

　　人工智能技术的应用是一个很大的进步，它不仅可以与拉曼光谱结合，在其他分析方法中也能发挥非常大的作用。随着技术的不断发展，我们对古人类的历史将有更多的了解，从而进一步揭开人类演化的秘密。
 

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