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      這個清明節(jié),復旦專業(yè)團隊“復現(xiàn)”紅軍烈士容貌,助烈士回家

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      清明,遵義市紅軍烈士陵園青松堂入口,“浩氣長存”匾額高懸。堂外,蒼松翠柏環(huán)繞。紅軍長征中在遵義犧牲的烈士埋骨于此,其中絕大多數(shù)為無名烈士。



      今年是中國工農紅軍長征勝利九十周年。復旦大學分子考古實驗室文少卿團隊從12例遵義無名烈士被焚燒過的遺骸中成功提取DNA,為這些無名烈士的尋親提供可能,并基于AI考古技術為在紅軍長征中犧牲的軍團級將領鄧萍烈士復原生前容貌。

      1934年12月,中國工農紅軍長征進入貴州。遵義會議后,紅軍經(jīng)過數(shù)十次殊死戰(zhàn)斗,最終突破重圍、揮師北上。據(jù)統(tǒng)計,3000余名紅軍將士英勇犧牲,永遠長眠于遵義。

      2024年,受遵義紅軍山烈士陵園委托,文少卿團隊接過了一項沉甸甸的使命——為16例遵義烈士遺骨進行DNA鑒定并尋親。

      近年來,團隊多次用科技考古手段為烈士順利尋親,但此次鑒定工作仍讓他們感到棘手。

      “烈士遺骸被松油澆淋后焚燒,燒骨的DNA鑒定是世界級難題。”團隊介紹,高溫會導致DNA斷裂成極短片段甚至完全降解,DNA片段越短,提取和測序的難度越大。前期的工作中,團隊研發(fā)了針對燒骨的實驗方案并成功獲取DNA,為國內乃至世界首創(chuàng),也為這次烈士遺骨的成功鑒定創(chuàng)造了可能。

      2024年7月,團隊在遵義市紅軍烈士陵園青松堂完成了16例烈士遺骨的取樣工作。

      “樣本都是燒骨,和我們曾經(jīng)遇到過的案件中的骨灰樣本比較類似?!眻F隊成員許怡冉介紹,樣本的顏色為黑色與灰白色,其中灰白色部分焚燒較充分,保留的DNA更少,提取難度更大。

      為此,團隊進一步改良了原有方案,先優(yōu)化能夠吸附更小片段的硅基磁珠體系對DNA進行提取,然后采用最為穩(wěn)健的單鏈文庫構建法構建全基因組文庫,最后選用在基因組水平的1240k探針與線粒體全序探針對文庫進行多輪液相探針捕獲。

      “這些方法更有利于短片段的富集、擴增和捕獲純化?!蔽纳偾湔f。

      最終,團隊成功獲得了14例DNA數(shù)據(jù),與1240K數(shù)據(jù)集比對后,可用位點均在1萬個以上,可以滿足基本的復雜親緣關系推斷,其中三個樣本屬于同一個體。

      這意味著,12位遵義烈士尋親有望。

      團隊還做了另一項工作:讓烈士影像“復活”。

      面容清癯,但眼里有光——這是團隊“復活”的鄧萍烈士動態(tài)影像。

      鄧萍是誰?時光倒流至1935年2月,在紅軍長征的危急時刻,紅三軍團政治部主任鄧萍在攻打遵義城時主動請纓,擔任前鋒,在偵查過程中壯烈犧牲。

      鄧萍長什么樣?多年來,只有一幅原始素描畫勾勒了他的生前形象,這是根據(jù)戰(zhàn)友回憶所繪,黑白且模糊?!白鳛樵陂L征中犧牲的紅軍高級將領,鄧萍一直沒有清晰畫像傳世,這是遵義紅軍山烈士陵園工作人員們的一大遺憾?!蔽纳偾浣榻B。

      隨著AI技術與考古學科結合,這個遺憾迎來了轉機。

      2024年秋季學期,“AI考古”課程在復旦正式開設,由文少卿和計算與智能創(chuàng)新學院教授錢振興和金城共同授課,致力于深度探索人工智能與考古學的交叉創(chuàng)新。

      課堂上,學生們會依據(jù)自身興趣完成一系列作品,將AI技術方案服務于考古領域。

      “學生作品涵蓋各類AI考古小工具,例如可將文物紋飾直接轉換為線圖、對陶瓷器和金屬器等文物進行鑒別等;還包括各種文博考古產業(yè)轉化應用,如AI輔助文創(chuàng)設計、展覽畫作的可互動視頻生成等;此外,還有各種公益類作品,如佛像頭部修復、老照片修復與歷史場景視頻生成等?!蔽纳偾湔f。

      鄧萍烈士的形象復現(xiàn)工作便是“AI考古”課程的成果之一,由課助教博士后龔沛朱以及計算與智能創(chuàng)新學院碩士生汪圩嘉共同完成。

      據(jù)汪圩嘉介紹,整個“復現(xiàn)”工作分四步走,歷史資料搜集與考證是關鍵的第一步。

      “AI不是創(chuàng)造一張不存在的臉,而是在有限的歷史影像和文獻基礎上,生成一個經(jīng)得起考證的、有時代質感的面容?!边@是文少卿對他們提出的建議。

      為此,他們搜集了鄧萍烈士存世照片、文字描述和相關影像資料,查閱了戰(zhàn)友對他外貌的回憶文字、他犧牲時的年齡和體征記錄,以及家族成員的影像資料。

      此后,他們才啟動第二步——AI面貌生成與反復迭代。

      由于參考數(shù)據(jù)有限,他們采用“文字引導為主、圖像參考為輔”的混合策略,讓AI 在有限信息中找到合理的面部特征分布。為了還原時代感,他們在提示詞中反復加入年代特征的具體描述。他們把每一張生成結果與戰(zhàn)友的文字描述以及同時代物品進行交叉比對,“這是整個項目最費時間的環(huán)節(jié),但保證了真實性。”

      有天深夜,模型終于生成了一張圖,“一張27 歲青年軍人的面龐,棱角分明,目光堅定,嘴角微微上揚的弧度還帶著沒有完全褪去的少年氣?!?/p>

      這次,汪圩嘉覺得“對了”。

      再經(jīng)過場景復原與歷史還原和AI 視頻生成,鄧萍烈士終于從歷史檔案中走出。


      鄧萍烈士的原始素描畫


      鄧萍烈士的AI復原圖

      “AI考古”課程徹底改變了汪圩嘉對人工智能的認知框架?!凹夹g可以不以盈利為目的,但依然具有嚴肅的社會價值,英烈復原項目沒有商業(yè)模式,但是讓技術有了真實的、可以被感受到的意義?!?/p>

      清明前夕,承載著33份寄語的明信片悄然安放在青松堂內,它們由分子考古實驗室團隊成員親手書寫,既是緬懷,也是接力。

      汪圩嘉還記得成功復原鄧萍烈士面貌的那一夜。

      “那一刻我突然意識到一件事情——在宏大敘事背后,站著的是一個同齡人。鄧萍犧牲時27歲,比今天大多數(shù)研究生還年輕,他本可以有漫長的人生,但他選擇在遵義城墻下匍匐偵察,然后再也沒有起來。‘英勇犧牲’這四個字不再是課本上的表述,變成了一張具體的、年輕的臉?!?/p>

      在遵義烈士的尋親之路上,獲取DNA數(shù)據(jù)只是一個開始。

      “遵義烈士遺骸DNA片段長度是30-40bp,已經(jīng)是后續(xù)分析的極限,數(shù)據(jù)庫無法支持烈士尋親?!眻F隊正聯(lián)合央視《老兵你好》欄目,呼吁更多疑似親屬來尋親比對,“這是烈士回家的唯一途徑?!?/p>

      原標題:《這個清明節(jié),復旦專業(yè)團隊“復現(xiàn)”紅軍烈士容貌,助烈士回家》

      來源:作者:新民晚報 張炯強

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