AI драстично променя археологията, откривайки нови обекти и артефакти

Изкуственият интелект се използва, за да помогне на археолозите да намерят нови места за разкопки и да направят нови открития, което драстично увеличава темпото на археологическите изследвания. Като SingularityHub Съобщава се, че изкуственият интелект и алгоритмите за компютърно зрение се използват за анализиране на данни от сателитни изображения и автоматизиране на процеса на откриване на възможни археологически обекти в тях.

Благодарение на разпространението на данни от въздушни изображения, събрани от сателити, самолети и дронове, археолозите могат да проверяват области на Земята за възможни археологически обекти, без сами да посещават района. Въпреки това, ръчното анализиране на хиляди изображения на пейзажи може да отнеме време и е досадна задача. Алгоритмите за изкуствен интелект могат да автоматизират този процес, което го прави много по-бърз и по-ефективен.

As обясни на SingularityHub от докторант в катедрата по антропология на Penn State University, Дилън Дейвис, дисциплината археология е увеличила драстично използването на AI през последните няколко години. Използването на AI от археолозите доведе до някои вълнуващи нови находки през последните години. Това включва откриването на исторически селища в Мадагаскар и земни могили, създадени от праисторически северноамерикански популации. Самият Дейвис разработи предсказуемите алгоритми, които успяха да открият тези сайтове.

AI системите използват различни техники за разграничаване на структури и обекти, които вероятно представляват интерес за археолозите. AI алгоритъмът, проектиран от Дейвис, използва LiDAR, генерирайки светлинни импулси, които се интерпретират от AI за генериране на карти на географски региони. Импулсите LiDAR направиха карти на горския под, съдържащи информация относно текстурата, размера, формата и наклона на пода. AI беше обучен на тези данни, за да може да разпознае потенциални сайтове, представляващи интерес. Според Дейвис автоматизацията е спестила на него и колегите му няколко години работа. Както обясни Дейвис, моделът на AI успя да помогне на неговия изследователски екип да намери археологически обекти в Мадагаскар. В течение на една година AI успя да идентифицира повече от 70 потвърдени обекта в площ с размер над 1000 квадратни километра.

Археолозите непрекъснато търсят нови начини за увеличаване на скоростта, с която се идентифицират археологически обекти. Много потенциални археологически находки са застрашени от унищожаване благодарение на покачването на морското равнище и други въздействия от изменението на климата, обезлесяването, строителството или други човешки дейности. Традиционните методи, които археолозите използват за намиране на потенциални обекти, могат да отнемат месеци или години. Това е една от основните причини машинното обучение да е полезно за археологически изследвания, според Дейвис.

Моделите на AI, разработени за подобряване на археологическите изследвания, имат приложения отвъд научаването на повече за културата и историята на древните цивилизации. Изучаването на техниките, използвани от историческите цивилизации, може да помогне на съвременните правителства да се справят с дългогодишни предизвикателства като управлението на водните ресурси. Например, изследователи от Institut Català d'Arqueologia Clàssica (ICAC) използваха AI модел, за да реконструират характеристиките на хиляди мили палеореки в днешна Индия и Пакистан. Наборът от данни, който моделът направи възможен, може да помогне на правителствата да открият интелигентни начини за използване на водните ресурси.

Освен споменатите по-горе случаи на използване, AI може да подобри изследванията на археолозите по редица различни начини. Техниките на изкуствения интелект се използват, за да помогнат на изследователите да определят химическата структура на керамика, керамика и други артефакти. Анализирайки химическите компоненти на артефакта, изследователите могат да получат по-добри идеи за това откъде идват материалите, използвани за направата на артефактите. Лингвистичните антрополози наскоро използваха техники за машинно обучение, за да моделират колко различни са езици може да са изникнали в различни части на света и миналата година надписи върху повредени гръцки артефакти бяха пресъздадени с помощта на дълбока невронна мрежа, разработена от Google DeepMind. Миналата година бяха публикувани повече от 65 археологически статии, които използваха машинното обучение по някакъв начин и този брой вероятно ще продължи да расте в бъдеще.