Dit project onderzoekt in hoeverre AI-modellen uitkomst kunnen bieden voor de herkenning en classificatie van vuurstenen artefacten.

Vuurstenen artefacten vormen een essentiële informatiebron voor onderzoek naar de vroeg prehistorische bewoning van Nederland en Doggerland, het verdronken prehistorische landschap onder de Noordzee. Uitgebreide particuliere collecties vertegenwoordigen een omvangrijk archeologisch archief, maar identificatie en classificatie is niet eenvoudig en leunt op een klein en kwetsbaar netwerk van specialisten. Hierdoor wordt het wetenschappelijk potentieel van deze omvangrijke collecties onderbenut.

In dit project wordt onderzocht in hoeverre AI-modellen uitkomst kunnen bieden. Hiertoe wordt FlintFinder ontwikkeld, een innovatieve community-gedreven AI-tool voor de herkenning en classificatie van vuurstenen artefacten. Het model wordt gebruikt om data te genereren en te standaardiseren, om uiteindelijk een laagdrempelige ondersteuning te ontwikkelen in de determinatie van artefacten.

Parallel wordt gebruikersbehoefte onderzoek en een stakeholder inventarisatie uitgevoerd om FlintFinder optimaal in te richten en uit te rollen voor breed gebruik. FlintFinder faciliteert toepassingen voor grootschalige identificatie in onderzoeksprojecten, vondstregistratie, efficiënt collectiebeheer, museale en erfgoedpraktijken, veldwerk, Citizen-Science, onderwijs en publieksbereik, en ondersteunt zo duurzaam en wetenschappelijk relevant publieksengagement.

FlintFinder: Een community-AI tool voor het identificeren en onderzoeken van vuurstenen artefacten

Dit project vormt tevens een belangrijke bouwsteen om een grootschalig vernieuwend community-AI programma in gang zetten dat de archeologische en natuurhistorische domeinen en gemeenschappen in Nederland verbindt en onze instituten handvatten biedt gestructureerd, duurzaam en wetenschappelijk relevant engagement aan te gaan.