AIは考古学を劇的に変え、新しい遺跡や遺物を発見している

人工知能は、考古学者が新しい発掘現場を見つけて新しい発見をするのを助けるために使用されており、考古学研究のペースを大幅に上げています。SingularityHubによると、人工知能とコンピュータビジョンのアルゴリズムは、衛星画像データを分析し、画像の中で可能な考古学的遺跡を自動的に検出するために使用されています。

衛星、飛行機、ドローンによって収集された空中画像データの普及により、考古学者は、現場を訪れることなく、地球の各地域で可能な考古学的遺跡を確認できます。しかし、数千枚の風景の画像を手動で分析することは、時間がかかり、退屈な作業になる可能性があります。人工知能アルゴリズムは、このプロセスを自動化し、より迅速かつ効率的にします。

Penn State UniversityのDepartment of AnthropologyのPh.D.候補者であるDylan Davisによると、考古学の分野は、過去数年間で人工知能の使用を大幅に増やしています。考古学者による人工知能の使用は、最近いくつかの新しい発見につながっています。これには、マダガスカルの歴史的入植地や、先史時代の北米の人口によって作られた土盛りの丘が含まれます。Davis自身は、これらの遺跡を特定することができる予測アルゴリズムを開発しました。

AIシステムは、考古学者にとって興味深い可能性のある構造や物体を区別するために、さまざまな技術を使用しています。Davisによって設計されたAIアルゴリズムは、LiDARを使用し、光のパルスを生成して地理的な地域の地図を作成しました。LiDARパルスは、地面のテクスチャ、サイズ、形状、傾斜に関する情報を含む森林床の地図を作成しました。AIは、このデータで訓練されて、潜在的な関心事のある遺跡を認識できるようになりました。Davisによると、自動化により、彼と彼の同僚は数年間の作業を節約することができました。Davisは、AIモデルが彼の研究チームにマダガスカルの考古学的遺跡を見つけるのを助けたと説明しています。1年間で、AIは1000平方キロメートル以上の面積にわたる70以上の確認された遺跡を特定しました。

考古学者は、考古学的遺跡が特定される速度を高める新しい方法を不断に探しています。海面上昇や気候変動の影響、森林破壊、建設、またはその他の人間活動により、多くの潜在的な考古学的発見が破壊される危険にさらされています。考古学者が使用する従来の方法では、潜在的な遺跡を特定するのに数ヶ月または数年かかる可能性があります。これは、考古学的研究で機械学習が有用である主な理由の1つです。Davisによるとです。

考古学的研究を強化するために開発されたAIモデルには、古代文明の文化や歴史について学ぶこと以外の用途もあります。歴史的な文明が使用した技術を研究することで、現代の政府は、水資源管理のような長期にわたる課題に対処するのに役立つことができます。たとえば、Institut Català d’Arqueologia Clàssica (ICAC)の研究者は、AIモデルを使用して、現代のインドとパキスタンを通る数千マイルの古代河川の特徴を再構築しました。モデルによって可能になったデータセットは、政府が水資源を賢く使用する方法を見つけるのを支援できます。

上記の用途の他に、AIは考古学者の研究をさまざまな方法で強化できます。AI技術は、研究者が陶器、土器、その他の遺物の化学構造を決定するのを助けるために使用されています。遺物の化学成分を分析することで、研究者は、遺物を作成するために使用された材料がどこから来たかについて、より良いアイデアを得ることができます。言語人類学者は最近、機械学習技術を使用して、さまざまな言語が世界のさまざまな地域でどのように発生したかをモデル化しました。さらに、昨年、損傷したギリシャの遺物の碑文は、Google (GOOGL ) DeepMindによって開発された深層ニューラルネットワークの助けを借りて再現されました。昨年、機械学習を何らかの形で使用した65以上の考古学的論文が発表され、その数は将来さらに増加する可能性があります。