| # %95 Yapısal Tavanı Aşma Roadmap'i |
|
|
| v4 pipeline'ı **literatür tavanına** (~%95) yaklaşıyor. Daha ötesi için **üç paralel yol**: |
|
|
| 1. **Veri hacmini büyütme** (307 → 2000+ tablet) |
| 2. **Paradigma değişikliği** (sign classification → image-to-transliteration seq2seq) |
| 3. **Multi-modal zenginleştirme** (RTI, 3D, cross-modal) |
|
|
| Beklenen cumulative ceiling: **%95 → %96.5-98** (paradigm shift başarılıysa). |
|
|
| ## ⭐ HIGH-IMPACT Stratejiler (6 ay içinde feasible) |
|
|
| ### 1. Veri hacmini 10× büyütme |
|
|
| #### 1.1 Hethitologie-Portal Mainz + TLHdig 1.0 entegrasyonu (+%1-3) |
| - **Ne**: TLHdig 1.0 (Kasım 2025, Schwemer/Würzburg) — 22K XML doc, 400K transliteration satır, potansiyel foto URL'leri |
| - **Kaynak**: [HPM](https://www.hethport.uni-wuerzburg.de/HPM/), TLHdig 0.2 → 1.0 geçiş |
| - **Süreç**: Schwemer grubuyla contact, scraping + photo-transliteration alignment |
| - **Maliyet**: 1 kişi × 2-3 ay |
| - **Risk**: CC-BY lisansı muhtemel ama foto her satırda olmayabilir |
|
|
| #### 1.2 Würzburg "Digital Pathways to the Hittite World" konsorsiyumu (+%3-5) |
| - **Ne**: VolkswagenStiftung grant, Schwemer + Döpper + Schachner (DAI Istanbul) + LLäMmlein LLM |
| - **Kaynak**: [Arkeonews article](https://arkeonews.net/digital-pathways-to-the-hittite-world-ai-meets-ancient-anatolia/) |
| - **Süreç**: Institutional partnership, raw tablet foto + fragment metadata erişimi |
| - **Maliyet**: 1 PI-level researcher, 3-6 ay anlaşma süreci |
| - **Gain**: Veri hacmi 10× olabilir → en büyük yapısal kazanç |
|
|
| #### 1.3 DAI Istanbul Boğazköy Glass Plates Archive (1906-1930) (+%2-4) |
| - **Ne**: DAI Istanbul fotoğraf arşivi: 10K+ cam plaka, 44K film negatif, 40K küçük format — büyük kısmı Hattuša kazıları |
| - **Kaynak**: [DAI Istanbul Photo Archive](https://www.dainst.org/en/departments/istanbul/about-us/organisation/photo-archive), [iDAI.objects](https://arachne.dainst.org/) |
| - **Domain gap**: Siyah-beyaz cam plaka ↔ modern RGB foto; ayrı pretraining gerek |
| - **Maliyet**: 1 kişi × 2 ay scraping (CC kısmı ücretsiz) |
| - **Hitit-spesifik unique value** |
|
|
| #### 1.4 HeiCuBeDa/MaiCuBeDa SSL continual (zaten var, hızlı) (+%1-2) |
| - **Ne**: ~500 annotated cuneiform tablet Hitit olmasa da wedge grammar aynı |
| - **Kaynak**: [MaiCuBeDa JOAD 2024](https://openarchaeologydata.metajnl.com/articles/10.5334/joad.172) |
| - **Maliyet**: 1 GPU hafta |
| - **Öncelik: HEMEN yapılabilir, veri zaten dataset'imizde** |
|
|
| #### 1.5 DeepScribe Elamite transfer (+%1-2) |
| - **Ne**: Chicago ISAC 5K tablet, 100K sign bbox |
| - **Kaynak**: [DeepScribe JOCCH 2025](https://dl.acm.org/doi/10.1145/3716850), [GitHub](https://github.com/edwardclem/deepscribe) |
| - **Maliyet**: 1 GPU hafta |
|
|
| ### 2. Paradigm shift: Classification → Seq2Seq |
|
|
| #### 2.1 End-to-End Image → Transliteration (**BU EN BÜYÜK GAIN**) (+%3-7) |
| - **Ne**: Sign-level 198-class bottleneck'i ORTADAN KALDIRIR. Image → transliteration doğrudan |
| - **Kanıt**: [SumTablets ACL ML4AL 2024](https://aclanthology.org/2024.ml4al-1.20/) — 91K tablet / 6.97M glyph, fine-tuned LM **chrF 97.55** raporladı |
| - **Örnek implementasyon**: [Img2SumGlyphs Stanford CS231N 2024](https://cs231n.stanford.edu/2024/papers/img2sumglyphs-transformer-based-ocr-of-sumerian-cuneiform.pdf) |
| - **Mimari**: ViT encoder + autoregressive decoder (HATFormer benzer) |
| - **Avantajlar**: |
| - 198-class tavanı yok |
| - Rare sign'ları LM context ile recover |
| - Transliteration direkt output (pipeline kısalır) |
| - **Maliyet**: 1 ML engineer × 2-3 ay |
| - **Risk**: TLHdig foto-transliteration alignment zorlu ama TLHdig'de büyük kısım hazır |
| - **🔴 ÖNCELIK: PARADIGMA KIRICI, EN YÜKSEK GAIN POTANSİYELİ** |
|
|
| #### 2.2 Image Retrieval + Exemplar Matching (rare class çözümü) (+%1-3, rare +%10) |
| - **Ne**: Sabit 198-class yerine, query → 21K gallery'de top-k retrieval + paleography fusion |
| - **Kanıt**: [Kriege et al. Embedded Attributes Cuneiform Sign Spotting (ICFHR 2021)](https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-86331-9_19) |
| - **Mimari**: DINOv3 features (zaten hazır) + FAISS + reranker |
| - **Maliyet**: 1 engineer × 1 ay |
| - **Risk**: DÜŞÜK |
|
|
| ### 3. Synthetic data genişletme |
|
|
| #### 3.1 3D-render + illumination augmentation (+%2-4, **paper-validated**) |
| - **Kanıt**: [Stötzner et al. arXiv:2308.11277](https://arxiv.org/abs/2308.11277) doğrudan cuneiform için +%4 detection performance raporladı |
| - **Ne**: HeiCuBeDa 3D meshleri GigaMesh'te çoklu ışık yönüyle render, photo augmentation corpusu |
| - **Kaynak**: [GigaMesh](https://gigamesh.eu/) |
| - **Maliyet**: 2 hafta render + 1 hafta pipeline |
| - **Risk**: DÜŞÜK (paper-validated) |
|
|
| ### 4. Hitit-spesifik kültürel miras erişimi |
|
|
| #### 4.1 T.C. Kültür ve Turizm Bakanlığı — Müze Dijital Envanteri (+%2-5) |
| - **Ne**: Anadolu Medeniyetleri Müzesi (Ankara), İstanbul Arkeoloji, Çorum, Boğazkale — structured photography request |
| - **Mevcut kaynak**: İstanbul Arkeoloji Müzelerinde Boğazköy Tabletleri IV (Eren) — [archive.org/details/ibot-iv](https://archive.org/details/ibot-iv) |
| - **Google Arts & Culture**: [Hattusha story](https://artsandculture.google.com/story/hattusha-bo%C4%9Fazk%C3%B6y) |
| - **Süreç**: KVMGM başvurusu, ODTÜ/Hitit Üniversitesi partnership |
| - **Maliyet**: 3-6 ay bürokratik süreç |
| - **Hitit-spesifik value, Türkiye'ye avantaj** |
|
|
| #### 4.2 Boğazkale Kazı Başkanlığı + Andreas Schachner (+%1-3) |
| - DAI başkanlığındaki güncel kazı fotoğraf arşivi |
| - Yıllık Hititoloji Kongresi yayınları |
|
|
| #### 4.3 Ankara Üniversitesi DTCF Hititoloji (+%1-2) |
| - Türk hititologlarla collaboration |
| - Türkçe tez corpusu: transliteration-image pair |
|
|
| ### 5. Expert-in-the-loop automation |
|
|
| #### 5.1 Active Learning BUAL (+%1-3 iteratif) |
| - **Ne**: Ensemble disagreement + entropy → weekly 50-100 sample priority queue |
| - **Kanıt**: [BUAL arXiv:2402.15198](https://arxiv.org/html/2402.15198) |
| - **Tool**: Prodigy (600€) veya Label-Studio (ücretsiz) |
| - **Rate**: 6 ayda 2000+ yeni sample |
| - **Maliyet**: 1 engineer + 5 saat/hafta paleograph |
|
|
| ### 6. RTI Multi-light Imaging |
|
|
| #### 6.1 307 Mevcut tablet için RTI dome (+%2-4) |
| - **Ne**: Her tablet 50+ ışık yönünden foto → NeuralRTI ile wedge derinliği latent |
| - **Kanıt**: [Ponchio et al. Visual Computer 2021](https://link.springer.com/article/10.1007/s00371-020-01910-9) |
| - **Mevcut**: [FSU Cuneiform RTI Collection](https://diginole.lib.fsu.edu/islandora/object/fsu:cuniformtablets) |
| - **Maliyet**: RTI dome 5-15K€ + 50 saat fotoğraf |
| - **Risk**: Müzeden fiziksel erişim |
| - **Hitit-spesifik eşsiz value** |
|
|
| ## 🟡 MEDIUM Stratejiler |
|
|
| ### 7. Foundation model scaling — DINOv3-7B (+%1-3) |
| - [DINOv3 arXiv:2508.10104](https://arxiv.org/abs/2508.10104) |
| - 7B params, Gram anchoring dense feature quality |
| - 80GB VRAM (A100/H100) + LoRA |
| - Maliyet: 2 hafta |
|
|
| ### 8. ControlNet + SDXL/Flux cuneiform synthesis (+%1-3) |
| - Cuneiform-spesifik paper YOK ama analog domains (plant/weed) +%3-6 |
| - Risk: wedge geometrisi yanlış öğrenilirse noise |
| - Human-in-loop filter zorunlu |
|
|
| ### 9. Cross-modal SigLIP2/EVA-02-CLIP (+%1-2) |
| - 354K TLHdig transliteration → image-text pair contrastive |
| - 2-3 hafta |
|
|
| ### 10. Weak supervision (Snorkel) (+%1-2) |
| - Labeling functions: classifier + KenLM + MaiCuBeDa + VLM + heuristic |
| - Snorkel generative model → 10-100× data |
|
|
| ## 🔵 EXPERIMENTAL |
|
|
| ### 11. VLM tutoring — Qwen2.5-VL-72B fine-tune (+%1-2) |
| - Cuneiform-spesifik VLM benchmark yok → dürüst beklenti düşük |
| - 8× H100 × 2-3 ay |
| - Başarı garantisiz |
| - [Qwen2.5-VL arXiv:2502.13923](https://arxiv.org/pdf/2502.13923) |
|
|
| ### 12. Procedural wedge synthesis + physics-based clay (+%1-2) |
| - Parametric wedge → Blender Cycles clay shader |
| - 1 artist + 1 ML engineer, 6-8 hafta |
|
|
| ### 13. Federated learning across museums |
| - Kurumlararası olmadan anlamsız |
| - Privacy-preserving ama compute overhead |
|
|
| ## 📅 6-12 Aylık Roadmap |
|
|
| ### Ay 1-2 (Quick wins, veri hazır) |
| ``` |
| ✓ HeiCuBeDa/MaiCuBeDa SSL continual → +1-2% |
| ✓ Image retrieval + exemplar matching → +1-3% (rare) |
| ✓ Active learning loop kurulumu → sürekli birikim |
| ✓ 3D render illumination aug → +2-4% |
| ``` |
| **Cumulative: ~%95.5 → %97** |
|
|
| ### Ay 3-6 (Strategic, veri entegrasyonu + paradigm) |
| ``` |
| ✓ TLHdig photo-transliteration pair → +1-3% |
| ✓ End-to-end seq2seq paradigm shift → +3-7% ⭐ |
| ✓ DAI Istanbul foto arşivi → +2-4% |
| ✓ DINOv3-7B backbone upgrade → +1-3% |
| ``` |
| **Cumulative: ~%97 → %98+** (paradigm shift başarılıysa) |
|
|
| ### Ay 6-12 (Institutional, long-term) |
| ``` |
| ✓ Würzburg konsorsiyum partnership → +3-5% |
| ✓ KVMGM/Müze dijital envanter → +2-5% |
| ✓ RTI pilot (307 tablet) → +2-4% |
| ✓ ControlNet synthesis pipeline → +1-3% |
| ``` |
| **Cumulative: %98+ floor, %99 aspiration** |
|
|
| ## Dürüst Uyarı |
|
|
| **Gain'ler overlapping.** Aşağıdaki net beklenti: |
|
|
| | Aşama | Realistic | Stretch | |
| |---|---|---| |
| | v4 baseline | %93-95 | — | |
| | + Ay 1-2 enhancements | %95-96 | %97 | |
| | + Paradigm shift (2.1) | %96-97 | %98 | |
| | + Institutional data (Ay 6+) | %97-98 | %98.5 | |
| | **Theoretical ceiling (198 class Hitit)** | **%98-98.5** | **%99** | |
|
|
| **%99+ için**: Expert paleographer feedback loop + RTI + multi-year veri toplama. Tek başına algoritma değil — **ekosistem inşası** gerekir. |
|
|
| ## Önem sırasına göre ilk 5 uygulama |
|
|
| 1. **End-to-end seq2seq** (2.1) — paradigm shift, en büyük ROI |
| 2. **3D illumination augmentation** (3.1) — paper-validated +%4 |
| 3. **TLHdig photo-transliteration entegrasyonu** (1.1) — zaten veri yakın |
| 4. **Image retrieval exemplar matching** (2.2) — rare class ceiling kaldırır |
| 5. **Active learning loop** (5.1) — sürekli birikim, low-cost |
|
|
| ## Kaynaklar (key) |
|
|
| - [SumTablets ACL ML4AL 2024](https://aclanthology.org/2024.ml4al-1.20/) |
| - [Img2SumGlyphs Stanford 2024](https://cs231n.stanford.edu/2024/papers/img2sumglyphs-transformer-based-ocr-of-sumerian-cuneiform.pdf) |
| - [Stötzner 3D Cuneiform (arXiv:2308.11277)](https://arxiv.org/abs/2308.11277) |
| - [DeepScribe JOCCH 2025](https://dl.acm.org/doi/10.1145/3716850) |
| - [MaiCuBeDa JOAD 2024](https://openarchaeologydata.metajnl.com/articles/10.5334/joad.172) |
| - [Hethitologie-Portal Mainz](https://www.hethport.uni-wuerzburg.de/HPM/) |
| - [DINOv3 (arXiv:2508.10104)](https://arxiv.org/abs/2508.10104) |
| - [BUAL Active Learning](https://arxiv.org/html/2402.15198) |
| - [NeuralRTI Visual Computer 2021](https://link.springer.com/article/10.1007/s00371-020-01910-9) |
| - [Embedded Attributes Cuneiform ICFHR 2021](https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-86331-9_19) |
| - [DAI Istanbul Photo Archive](https://www.dainst.org/en/departments/istanbul/about-us/organisation/photo-archive) |
| - [Digital Pathways Hittite World](https://arkeonews.net/digital-pathways-to-the-hittite-world-ai-meets-ancient-anatolia/) |
| - [CDLI](https://cdli.earth/), [ORACC](https://oracc.museum.upenn.edu/) |
| - [Boğazköy Tabletleri IV (archive.org)](https://archive.org/details/ibot-iv) |
|
|
