AI は考古学を劇的に変え、新たな遺跡や遺物を発見

考古学者が新しい発掘現場を見つけて新たな発見をするのを支援するために人工知能が採用されており、考古学研究のペースが大幅に向上しています。 として シンギュラリティハブ 報告によると、人工知能とコンピューター ビジョン アルゴリズムは、衛星画像データを分析し、そこに含まれる可能性のある考古学的遺跡を検出するプロセスを自動化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る航空画像データの普及のおかげで、考古学者は自らその地域を訪問することなく、地球上の遺跡の可能性がある地域をチェックできるようになりました。 ただし、何千もの風景画像を手動で分析するのは、時間と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行うことができます。

As SingularityHub に説明されました ペンシルベニア州立大学人類学部の博士課程候補者ディラン・デイビス氏によると、考古学分野ではここ数年で AI の利用が劇的に拡大している。 考古学者による AI の活用により、近年、いくつかの興味深い新発見がもたらされています。 これには、マダガスカルの歴史的な集落や、先史時代の北米の人々によって造られた土塚の発見が含まれます。 デイビス氏自身が、これらの場所を特定できる予測アルゴリズムを開発しました。

AI システムは、考古学者が興味を持つ可能性のある構造物や物体を識別するためにさまざまな技術を採用しています。 Davis が設計した AI アルゴリズムは LiDAR を利用し、AI が解釈して地理的領域の地図を生成する光パルスを生成しました。 LiDAR パルスは、床の質感、サイズ、形状、傾斜に関する情報を含む林床の地図を作成しました。 AI は、潜在的な関心のある場所を認識できるように、このデータに基づいてトレーニングされました。 Davis 氏によれば、自動化によって彼自身と彼の同僚の数年間の仕事が節約されました。 デイビス氏が説明したように、AI モデルは彼の研究チームがマダガスカルの遺跡を見つけるのに役立ちました。 70 年にわたって、AI は 1000 平方キロメートル以上のエリアにわたって XNUMX 以上の確認された場所を特定することができました。

考古学者は、遺跡の特定速度を向上させる新しい方法を常に模索しています。考古学的発見の可能性のあるものの多くは、海面上昇やその他の気候変動の影響、森林伐採、建設、その他の人間活動によって破壊の危機にさらされています。考古学者が候補地を見つけるために使用する従来の方法では、数か月から数年かかる場合があります。デイビス氏によると、これが機械学習が考古学研究に役立つ主な理由の 1 つです。

考古学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以上の用途があります。 歴史的な文明で使用されていた技術を研究することは、現代の政府が水資源管理などの長年の課題に対処するのに役立ちます。 たとえば、Institut Català d'Arqueologia Classica (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全域にわたる数千マイルにわたる古川の特徴を再構築しました。 このモデルによって可能になったデータセットは、政府が水資源の賢い利用方法を発見するのに役立ちます。

前述の使用例以外にも、AI はさまざまな方法で考古学者の研究を強化できます。 AI 技術は、研究者が陶器、陶器、その他の工芸品の化学構造を決定するのを支援するために使用されています。 工芸品の化学成分を分析することで、研究者は、その工芸品の製造に使用された材料がどこから来たの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、機械学習技術を利用して、さまざまな言語がどのように変化するかをモデル化しています。 言語 世界のさまざまな地域で発生した可能性があり、昨年 碑文 損傷したギリシャの遺物は、Google DeepMind によって開発されたディープ 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、何らかの方法で機械学習を利用した考古学論文が 65 件以上発表されており、その数は今後もさらに増加すると思われます。