AI dramaticky mění archeologii, objevuje nová místa a artefakty

Umělá inteligence se používá k tomu, aby pomohla archeologům najít nová vykopávka a učinit nové objevy, což drasticky zvyšuje tempo archeologického výzkumu. Tak jako SingularityHub Umělá inteligence a algoritmy počítačového vidění se používají k analýze dat družicových snímků a automatizaci procesu odhalování možných archeologických nalezišť v nich.

Díky šíření dat z leteckých snímků shromážděných družicemi, letadly a drony mohou archeologové zkontrolovat oblasti Země pro možná archeologická naleziště, aniž by tuto oblast sami navštívili. Ruční analýza tisíců snímků krajin však může být časově náročný a únavný úkol. Algoritmy umělé inteligence mohou tento proces automatizovat, takže je mnohem rychlejší a efektivnější.

As vysvětlil SingularityHub Dylana Davise, kandidáta doktorského studia na katedře antropologie Penn State University, obor archeologie v posledních několika letech dramaticky rozšířil využití umělé inteligence. Využití AI archeology vedlo v posledních letech k některým vzrušujícím novým nálezům. To zahrnuje objev historických sídel na Madagaskaru a hliněné mohyly vytvořené prehistorickými severoamerickými populacemi. Davis sám vyvinul prediktivní algoritmy, které dokázaly tato místa lokalizovat.

Systémy umělé inteligence využívají různé techniky k rozlišení struktur a objektů, které by mohly zajímat archeology. Algoritmus umělé inteligence navržený Davisem využíval LiDAR a generoval pulzy světla, které umělá inteligence interpretuje za účelem generování map geografických oblastí. Pulsy LiDAR vytvořily mapy lesní půdy obsahující informace o struktuře, velikosti, tvaru a sklonu podlahy. AI byla vyškolena na těchto datech, aby mohla rozpoznat potenciální zajímavá místa. Podle Davise automatizace ušetřila jemu i jeho kolegům několik let práce. Jak vysvětlil Davis, model AI byl schopen pomoci jeho výzkumnému týmu najít archeologická naleziště na Madagaskaru. Během roku dokázala AI identifikovat více než 70 potvrzených míst na ploše přes 1000 kilometrů čtverečních.

Archeologové neustále hledají nové způsoby, jak zvýšit rychlost, s jakou jsou archeologická naleziště identifikována. Mnoho potenciálních archeologických nálezů je ohroženo zničením kvůli vzestupu hladiny moří a dalším dopadům změny klimatu, odlesňování, výstavbě nebo jiné lidské činnosti. Tradiční metody, které archeologové používají k nalezení potenciálních lokalit, mohou trvat měsíce nebo roky. To je podle Davise jeden z hlavních důvodů, proč je strojové učení užitečné pro archeologický výzkum.

Modely umělé inteligence vyvinuté za účelem zlepšení archeologického výzkumu mají aplikace nad rámec poznání kultury a historie starověkých civilizací. Studium technik používaných historickými civilizacemi může moderním vládám pomoci vypořádat se s dlouhodobými problémy, jako je řízení vodních zdrojů. Například výzkumníci z Institut Català d'Arqueologia Clàssica (ICAC) použili model umělé inteligence k rekonstrukci rysů tisíců mil paleo-řek v dnešní Indii a Pákistánu. Soubor dat, který model umožnil, může vládám pomoci při objevování chytrých způsobů využití vodních zdrojů.

Kromě výše uvedených případů použití může umělá inteligence zlepšit výzkum archeologů mnoha různými způsoby. Techniky umělé inteligence se používají, aby pomohly výzkumníkům určit chemickou strukturu keramiky, keramiky a dalších artefaktů. Analýzou chemických složek artefaktu mohou výzkumníci získat lepší představy o tom, odkud pocházejí materiály použité k výrobě artefaktů. Lingvističtí antropologové nedávno využili techniky strojového učení k modelování toho, jak jsou různé jazyky se mohou objevit v různých částech světa a minulý rok nápisy na poškozených řeckých artefaktech byly znovu vytvořeny pomocí hluboké neuronové sítě vyvinuté společností Google DeepMind. V loňském roce bylo publikováno více než 65 archeologických prací, které nějakým způsobem využívaly strojové učení, a toto číslo bude v budoucnu pravděpodobně nadále růst.