[ca] Aquesta tesi doctoral se centra en l' estudi de ceràmiques i argiles. Ara bé, aquesta caracterització es planteja amb una finalitat molt concreta: la distinció d' argiles de jaciments amb contextos geològics similars i la transferència d' aquesta distinció a les corresponents produccions ceràmiques. Inicialment es van abordar diverses estratègies de caracterització que van conduir cap a l' aproximació geoquímica i el tractament estadístic de les dades; aquestes metodologies són les que varen resultar més efectives per classificar mostres (indistintament d' argiles o ceràmica) segons el seu origen. En particular, la metodologia estadística que s' ha demostrat més eficaç ha estat l' ús de models de classificació d' aprenentatge automàtic supervisat (supervised machine learning). L' adjectiu supervisat fa referència al fet que s' utilitzen dades geoquímiques de referència de les quals es coneix amb certesa l' origen. En una primera fase s' empren part de les mostres de referència (amb origen conegut) per entrenar els models de classificació. En una segona etapa es comprova si l' aprenentatge ha estat efectiu comparant les assignacions d' origen que fan els models a la resta de dades de referència amb el seu origen real. Cal destacar que les dades emprades en aquesta segona etapa no s' ha fet servir durant la fase d' entrenament. La tesi es presenta com a compendi de publicacions amb dos articles que exploten aquesta aproximació estadística de classificació supervisada. En el primer article publicat (l' any 2020 a Minerals MDPI) es va treballar amb una base de dades de més de 200 anàlisis químiques d' argiles i ceràmiques de 6 centres de producció ceràmica local catalana (Breda, Quart, La Bisbal d' Empordà, Sant Julià de Vilatorta, Esparreguera i Verdú). En aquest treball es demostra la capacitat dels models entrenats de classificar correctament les mostres (amb taxes d' èxit de l' ordre del 80%). Es proposa l' aplicació d' aquesta capacitat de discriminació per certificar l' ús d' argiles locals i autentificar produccions ceràmiques. En el segon article (publicat l' any 2022 a Sustainability MDPI) es va ampliar la base de dades amb un nou centre productor de referència (Barcelona), arribant a reunir gairebé 300 anàlisis químiques d' argiles i ceràmiques. A l' article s' aplica la capacitat classificadora dels models a la determinació de la provinença (lloc de fabricació) de mostres arqueològiques de ceràmica. Es va treballar amb 38 mostres que conformen 5 grups tipològics: tres obtinguts al Castell de Montsoriu, un a Torre de la Mora (tots dos jaciments propers a Breda) i un altre grup recuperat a la Creueta (jaciment proper a Quart). Els models entrenats van coincidir a identificar un dels grups recuperats al Castell de Montsoriu com a producció barcelonina amb probabilitats de l' ordre del 90%, confirmant així la hipòtesi arqueològica. En canvi els altres 4 grups estudiats no procedirien de cap dels centres productors que conformen la base de dades de referència. L' aproximació estadística supervisada s' ha demostrat efectiva per certificar l' origen de produccions ceràmiques modernes i per a la investigació de provinença de ceràmica arqueològica. La complexitat dels algorismes que contenen els models de classificació i la seva implementació pot ser un factor que juga en contra de la seva popularització. Per això en aquesta tesi també s' ha desenvolupat un codi de lliure distribució i fàcil de fer servir per afavorir l' adopció d' aquesta aproximació per part d' usuaris sense coneixements avançats de programació. Es preveu continuar la recerca exportant aquesta metodologia a la investigació de provinença de mostres arqueològiques no ceràmiques, en particular marbres.

[en] This doctoral thesis focuses on the study of ceramics and clays. However, this characterization is approached with a very specific purpose: the distinction between clays bearing similar geological contexts and the transfer of this distinction to the corresponding ceramic productions. Initially, a number of different characterization strategies were attempted and progressively we have been directed towards a statistical approach based on geochemical data, as an effective methodology to classify the samples (either clays or ceramics) according to their origin. In particular, the statistical approach that has proven to be more successful is the use of supervised machine learning classification models. The term supervised refers to the fact that this approach uses geochemical samples from known origin as reference class-labelled samples. In a first step, the models are trained with part of the class-labelled samples. In a second step, the efficiency of the training process is verified using the rest of the reference samples by comparing the class assignments made by the models to their actual origin. It is worth to mention that the data that is used in the second step has not participated in the training process. The thesis is presented as a compendium of publications with two articles that exploit the supervised statistical approach. The first published article (in 2020 within Minerals MDPI) manages a database of over 200 chemical analyses of clays and pottery from 6 Catalan ceramic production centers (Breda, Quart, La Bisbal d'Empordà, Sant Julià de Vilatorta, and Verdú). The article demonstrates the ability of the trained models to classify samples correctly (with success rates of around 80%). The application of this discrimination capacity is proposed as a way to certify the use of local clays and authenticate ceramic productions. In the second published article (in 2022 within Sustainability MDPI) the database was expanded by adding a new reference production center (Barcelona) and reaching around 300 entries of pottery and clay chemical analyses. In this paper the ability to classify samples according to their provenience (place of manufacture) is applied to archaeological ceramic samples. A total of 38 samples from 5 typological groups were studied, three were retrieved in the Castell de Montsoriu, one in Torre de la Mora, both sites near Breda and another group was recovered in La Creueta (a site near Quart). The different trained models agreed to assign one of the groups from the Castell de Montsoriu to the Barcelona class with probabilities of around 90%, thus confirming the archaeological hypothesis. On the other hand, the other 4 groups studied would not belong to any of the classes (production centers) contained within the reference database. The supervised statistical approach has proven to be effective both to certify the provenance of modern ceramic productions and to explore the provenience of archaeological pottery. The complexity of the algorithms used by the classification models and their implementation can be a discouraging factor to their popularization. To counteract this, the thesis contains a freeware and easy-to-use code to help users without advanced programming knowledge to apply the supervised approach. We plan to pursue the developed research by exporting the supervised approach to provenance research on non-ceramic archaeological samples, in particular marbles.