Prism-OBI: إطار عمل جديد للتعرّف على نقوش العظام العرافية عبر الإدراك البصري وفصل المميزات

دلائل قديمة في عظام متشققة

منذ أكثر من ثلاثة آلاف عام، نقش الناس في الصين القديمة تساؤلات إلى الآلهة على عظام حيوانات وقشور سلحفاة، فأنشأوا بذلك أقدم أشكال الكتابة الصينية المعروفة. اليوم تُعد هذه النقوش العظمية أدلة ثمينة على التاريخ المبكر، لكن معظمها بقي على شكل شظايا بالية ومتشققة يصعب قراءتها للغاية حتى على الخبراء. تقدم هذه الورقة Prism-OBI، نظام ذكاء اصطناعي جديد مصمم ليتجاوز التلف، ويفصِل الضربات المكتوبة عن الفوضى الجيولوجية، ويساعد الباحثين على فتح هذه السجلات الهشة على نطاق واسع.

لماذا يصعب قراءة العظام القديمة

تعرضت عظام العرافة لألفيات مدفونة تحت الأرض، مضغوطة بالتربة، مبللة وجافة بتبدل الطقس، ومكسورة أثناء التنقيبات. كثيرًا ما تكون الكتابة باهتة أو مكسورة أو مفقودة، وسطوح العظام ممتلئة بتشققات وبقع تشبه بصريًا الضربات المنحوتة. اعتمدت الأساليب التقليدية إما على خبراء يقارنون كل علامة بصبر بعينيهم، أو على برامج متعارف عليها للتعرّف على الحروف مصممة للنصوص المطبوعة الحديثة والنظيفة. كلا الطريقتين تعانيان عندما تنقسم الحرف الواحد بواسطة شق، أو يتآكل جزئياً، أو يُرسم بأشكال مختلفة قليلًا على يد كُتّاب متباينين وفي عصور مختلفة. ونتيجة لذلك، يبقى الكثير من هذه المواد غير مستغَلّ، محجوزًا وراء صعوبة بسيطة هي تحديد أي حرف أيٌّ منه.

تعليم الحواسيب أن ترى ما وراء التلف

يتعامل Prism-OBI مع هذه المشكلة عبر تجزئة التعرف إلى مرحلتين منسقتين بعناية بدل استخدام نموذج شامل واحد. في المرحلة الأولى يركّز النظام فقط على أين توجد الحروف على فِرك العظمة، لا على ما تعنيه. قبل أن ينظر أي ذكاء اصطناعي إلى الصورة، تعزز عملية تنظيف من خطوتين التباين وتصفّي ضوضاء الماسح النقطية، مما يجعل الضربات تبدو أوضح. ثم تمر الفِرك المعالجة إلى كاشف مخصّص، مبني على شبكة كشف كائنات سريعة أعيد تصميمها لتكون «واعية بالتدهور». يفصل هذا الكاشف الأشكال العريضة عن التفاصيل الدقيقة، يبرز أنماط الضربات المحتملة، يقلل من أهميّة الشقوق العشوائية، ويجمع معلومات عبر أحجام متعددة بحيث يمكن اكتشاف الحروف الصغيرة والكبيرة على حد سواء بثقة. مخرج هذه المرحلة هو مجموعة من المربعات الضيقة حول كل رقعة يُشتبه بأنها تحتوي حرفًا.

من العلامات المقتطعة إلى الحروف المعروفة

في المرحلة الثانية، تُعاد تحجيم كل رقعة حرف مقتطعة إلى مربع معياري وتُمرر إلى مصنّف شبكة عصبية عميقة مأخوذ من نموذج بصري واسع الاستخدام. يتخصص هذا المصنّف في التمييز بين مئات العلامات المختلفة بدقة طفيفة في مجموعة بيانات OBC306، التي تحتوي على أكثر من 300,000 حرف عظم عرافة موزّعة على 306 فئات، كل فئة مرتبطة بما يعادلها في الصينية الحديثة. وبما أن الكاشف قد قام بالفعل بالمهمة الصعبة لتنظيف وعزل الحروف، يمكن للمصنّف التركيز على الفوارق الدقيقة في شكل الضربات وترتيبها — مثل الخطاطيف الصغيرة، الانقطاعات، أو التقاطعات — بدلاً من محاربة ضوضاء الخلفية في الفِرك الأصلي. تظهر الاختبارات أن هذا الاقتران بين كاشف موجه ومصنّف قوي يقدّم دقة تعرّف أعلى من الأنظمة الأبسط ذات المرحلة الواحدة، مع سرعة كافية للاستخدام شبه في الوقت الحقيقي.

نظرة إلى داخل الكاشف الجديد

خلف الكواليس، يستخدم كاشف Prism-OBI عدة حيل مصممة للتعامل مع القطع المتدهورة بشدة. تقسم إحدى الوحدات الإشارة البصرية إلى مكوّنات منخفضة التردد (الكونتور العام) ومكوّنات عالية التردد (الحواف الحادة) حتى يتمكن النموذج من معاملة الأشكال العريضة ونهايات الضربات الرقيقة بشكل مختلف، ثم يطبّق آليات انتباه لتأكيد أنماط الضربات المتسقة بدلاً من الشقوق العشوائية. تُبني وحدة أخرى هرمًا من المشاهد عند مقاييس مختلفة وتتعلم مقدار الثقة الواجب منحه لكل مقياس، ما يحسّن اكتشاف الحروف الصغيرة والكبيرة دون أن يغمرها الضجيج. تتعلم وحدة ثالثة وزن المميزات من طبقات شبكية مختلفة بدل تجميعها ببساطة، مما يساعد على حفظ الإشارات المفيدة بينما يكتم تلك غير الموثوقة. أخيرًا، يقوم رأس الكشف بترميز الموضع الأفقي والعمودي صراحةً، وهو أمر حيوي في تخطيطات مكتظة حيث تمتزج الحروف المجاورة بخلاف ذلك.

ماذا تعني النتائج للتراث الثقافي

على مجموعة بيانات معيارية لاكتشاف نقوش العظام، يُحسّن الكاشف المحسّن بشكل ملحوظ الدقة، والاسترجاع، وجودة المربعات الحدودية بشكل عام مقارنة بالنموذج الأساسي، مما يقلّل كلًّا من الحروف المفقودة والإنذارات الكاذبة الناتجة عن الشقوق. مجتمعةً مع المصنّف، يحقق إطار Prism-OBI الكامل أداءً قويًا في تعرّف الحروف مع معالجة نحو 32 صورة في الثانية على وحدة رسومات حاسوب محمولة. تُظهر الاختبارات النوعية المبدئية أيضًا أن نفس الكاشف، دون إعادة تدريب، يمكنه تحديد مواقع الحروف بشكل ذا دلالة في كتابات قديمة أخرى مثل نقوش البرونز وخط الختم، رغم أن التوليف الدقيق لا يزال مطلوبًا للحصول على أفضل النتائج. بالنسبة لغير المتخصصين، الخلاصة أن Prism-OBI يقدّم مسارًا عمليًا وقابلًا للتوسيع نحو قراءة كتابات قديمة متضررة بشدة تلقائيًا. بفصل واضح بين «أين توجد الكتابة؟» و«ماذا تقول؟»، يحول النظام أسطح العظام القذرة والمتشّققة إلى نص منظم وقابل للبحث، مما يساعد المؤرخين والآثاريين على استكشاف أقدم سجلات البشرية المكتوبة بسرعة وعمق أكبر من أي وقت مضى.

الاستشهاد: Li, J.W., He, J.R., Wu, J.R. et al. Prism-OBI: a novel framework for oracle bone inscription recognition via visual perception and feature decoupling. npj Herit. Sci. 14, 218 (2026). https://doi.org/10.1038/s40494-026-02493-9

الكلمات المفتاحية: نقوش العظام العرافية, التعرّف على الخطوط القديمة, التعلّم العميق, رقمنة التراث الثقافي, رؤية الحاسوب