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

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

Grazie alla proliferazione dei dati di immagini aeree raccolti da satelliti, aerei e droni, gli archeologi possono controllare aree della Terra per possibili siti archeologici senza visitare l’area stessa. 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 dal candidato PhD al Dipartimento di Antropologia dell’Università statale della Pennsylvania, Dylan Davis, la disciplina dell’archeologia ha aumentato drasticamente l’utilizzo 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 che hanno permesso 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, dimensione, forma e inclinazione del pavimento. L’IA è stata addestrata su questi dati per consentirle di riconoscere potenziali siti di interesse. Secondo Davis, l’automazione ha salvato a lui e ai suoi colleghi diversi anni di lavoro. Come ha spiegato Davis, il modello di intelligenza artificiale 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 stanno costantemente cercando 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, deforestazione, costruzione o altre attività umane. I metodi tradizionali che gli archeologi utilizzano per trovare potenziali 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 intelligenza artificiale sviluppati per migliorare la ricerca archeologica hanno applicazioni al di là dell’apprendimento di più 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’Istitut Català d’Arqueologia Clàssica (ICAC) hanno utilizzato un modello di intelligenza artificiale per ricostruire le caratteristiche di migliaia di chilometri di fiumi paleo in tutta l’India e il 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 intelligenza artificiale stanno venendo utilizzate per aiutare i ricercatori a determinare la struttura chimica di ceramiche, vasellame e altri manufatti. Analizzando i componenti chimici di un manufatto, i ricercatori possono ottenere idee migliori su 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 l’anno scorso iscrizioni su manufatti greci danneggiati sono state ricreate con l’aiuto di un network neurale profondo sviluppato da Google DeepMind. L’anno scorso sono stati pubblicati oltre 65 saggi archeologici che hanno utilizzato l’apprendimento automatico in qualche modo, e quel numero probabilmente continuerà a crescere in futuro.