L’intelligenza artificiale sta cambiando drasticamente l’archeologia, scoprendo nuovi siti e manufatti

L’intelligenza artificiale viene impiegata per aiutare gli archeologi a trovare nuovi siti di scavo e a fare nuove scoperte, aumentando drasticamente il ritmo della ricerca archeologica. Come riportato da SingularityHub, l’intelligenza artificiale e gli algoritmi di visione computerizzata vengono utilizzati per analizzare i dati delle immagini satellitari e automatizzare il processo di rilevamento di possibili siti archeologici.

Grazie alla proliferazione dei dati di immagini aeree raccolti da satelliti, aerei e droni, gli archeologi possono verificare le aree della Terra per possibili siti archeologici senza visitare l’area di persona. Tuttavia, analizzare manualmente migliaia di immagini di paesaggi può essere un compito lungo e noioso. Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono automatizzare questo processo, rendendolo molto più veloce e efficiente.

Come spiegato a SingularityHub da Dylan Davis, candidato al dottorato presso il Dipartimento di Antropologia dell’Università statale della Pennsylvania, la disciplina dell’archeologia ha aumentato notevolmente l’uso dell’IA negli ultimi anni. L’utilizzo dell’IA da parte degli archeologi ha portato a scoperte emozionanti negli ultimi anni. Ciò include la scoperta di insediamenti storici nel Madagascar e di tumuli di terra creati da popolazioni preistoriche nordamericane. Davis stesso ha sviluppato gli algoritmi predittivi in grado di localizzare questi siti.

I sistemi di intelligenza artificiale utilizzano una varietà di tecniche per distinguere strutture e oggetti possibilmente di interesse per gli archeologi. L’algoritmo di intelligenza artificiale progettato da Davis ha utilizzato LiDAR, generando impulsi di luce che vengono interpretati dall’IA per generare mappe di regioni geografiche. Gli impulsi LiDAR hanno creato mappe del pavimento della foresta contenenti informazioni relative alla texture, alla dimensione, alla forma e alla pendenza del pavimento. L’IA è stata addestrata su questi dati per consentirle di riconoscere potenziali siti di interesse. Secondo Davis, l’automatizzazione ha salvato a lui e ai suoi colleghi diversi anni di lavoro. Come spiegato da Davis, il modello di IA ha aiutato il suo team di ricerca a trovare siti archeologici nel Madagascar. Nel corso di un anno, l’IA è stata in grado di identificare oltre 70 siti confermati in un’area di oltre 1000 chilometri quadrati.

Gli archeologi sono costantemente alla ricerca di nuovi modi per aumentare la velocità con cui vengono identificati i siti archeologici. Molti potenziali ritrovamenti archeologici sono minacciati dalla distruzione a causa dell’innalzamento del livello del mare e di altri impatti del cambiamento climatico, della deforestazione, della costruzione o di altre attività umane. I metodi tradizionali che gli archeologi utilizzano per trovare possibili siti possono richiedere mesi o anni. Questo è uno dei principali motivi per cui l’apprendimento automatico è utile per la ricerca archeologica, secondo Davis.

I modelli di IA sviluppati per migliorare la ricerca archeologica hanno applicazioni al di là dell’apprendimento sulla cultura e la storia delle antiche civiltà. Lo studio delle tecniche utilizzate dalle civiltà storiche può aiutare i governi moderni a gestire sfide di lunga data come la gestione delle risorse idriche. Ad esempio, i ricercatori dell’Istituto Catalano di Archeologia Classica (ICAC) hanno utilizzato un modello di IA per ricostruire le caratteristiche di migliaia di chilometri di fiumi paleo nell’India e nel Pakistan moderni. Il set di dati reso possibile dal modello può aiutare i governi a scoprire modi intelligenti per utilizzare le risorse idriche.

Oltre ai casi d’uso menzionati in precedenza, l’IA può migliorare la ricerca degli archeologi in una serie di modi diversi. Le tecniche di IA vengono utilizzate per aiutare i ricercatori a determinare la struttura chimica delle ceramiche, della ceramica e di altri manufatti. Analizzando i componenti chimici di un manufatto, i ricercatori possono ottenere una migliore comprensione di dove provenivano i materiali utilizzati per realizzare i manufatti. Gli antropologi linguistici hanno recentemente utilizzato tecniche di apprendimento automatico per modellare come vari linguaggi possano essere sorti in diverse parti del mondo, e lo scorso anno le iscrizioni su manufatti greci danneggiati sono state ricreate con l’aiuto di una rete neurale profonda sviluppata da Google DeepMind. Lo scorso anno sono stati pubblicati oltre 65 documenti archeologici che hanno utilizzato l’apprendimento automatico in qualche modo, e quel numero probabilmente continuerà a crescere in futuro.