AI는 고고학을 극적으로 변화시키고 새로운 유적지와 유물을 발견합니다.

고고학자들이 새로운 발굴 현장을 찾고 새로운 발견을 할 수 있도록 돕기 위해 인공 지능이 채택되어 고고학 연구 속도가 크게 빨라졌습니다. 처럼 특이점 보고된 바에 따르면 인공지능과 컴퓨터 비전 알고리즘은 위성 이미지 데이터를 분석하고 그 안에서 가능한 고고학 유적지를 탐지하는 프로세스를 자동화하는 데 사용되고 있습니다.

인공위성, 비행기, 드론으로 수집한 항공 이미지 데이터의 확산 덕분에 고고학자들은 직접 현장을 방문하지 않고도 가능한 고고학적 유적지를 찾기 위해 지구의 영역을 확인할 수 있습니다. 그러나 수천 개의 풍경 이미지를 수동으로 분석하는 것은 시간이 많이 걸리고 지루한 작업이 될 수 있습니다. 인공 지능 알고리즘은 이 프로세스를 자동화하여 훨씬 빠르고 효율적으로 만듭니다.

As SingularityHub에 설명 Penn State University의 인류학과 박사 후보인 Dylan Davis는 고고학 분야가 지난 몇 년 동안 AI 사용을 극적으로 확장해 왔다고 말했습니다. 고고학자들의 AI 활용은 최근 몇 년 동안 몇 가지 흥미로운 새로운 발견으로 이어졌습니다. 여기에는 마다가스카르의 역사적 정착지와 선사 시대 북미 인구가 만든 흙더미의 발견이 포함됩니다. Davis 자신이 이러한 사이트를 찾을 수 있는 예측 알고리즘을 개발했습니다.

AI 시스템은 고고학자들이 관심을 가질 수 있는 구조물과 물체를 구별하기 위해 다양한 기술을 사용합니다. Davis가 설계한 AI 알고리즘은 LiDAR를 사용하여 AI가 해석하는 빛의 펄스를 생성하여 지리적 영역의 지도를 생성합니다. LiDAR 펄스는 바닥의 질감, ​​크기, 모양 및 경사에 관한 정보가 포함된 숲 바닥의 지도를 만들었습니다. AI는 잠재적인 관심 사이트를 인식할 수 있도록 이 데이터에 대해 교육을 받았습니다. Davis에 따르면 자동화 덕분에 자신과 동료들이 수년간의 작업 시간을 절약할 수 있었습니다. Davis가 설명했듯이 AI 모델은 그의 연구팀이 마다가스카르의 고고학 유적지를 찾는 데 도움을 줄 수 있었습니다. 70년 동안 AI는 1000제곱킬로미터가 넘는 지역에서 XNUMX개 이상의 확인된 사이트를 식별할 수 있었습니다.

고고학자들은 고고학 유적지를 식별하는 속도를 향상시킬 수 있는 새로운 방법을 끊임없이 찾고 있습니다. 해수면 상승과 기타 기후 변화 영향, 삼림 벌채, 건설 또는 기타 인간 활동으로 인해 많은 잠재적인 고고학적 발견물이 파괴될 위험에 처해 있습니다. 고고학자들이 잠재적 유적지를 찾는 데 사용하는 전통적인 방법은 몇 달 또는 몇 년이 걸릴 수 있습니다. Davis에 따르면 이것이 기계 학습이 고고학 연구에 유용한 주요 이유 중 하나입니다.

고고학 연구를 강화하기 위해 개발된 AI 모델은 고대 문명의 문화와 역사에 대해 더 많이 배우는 것 이상으로 응용할 수 있습니다. 역사적 문명에서 사용된 기술을 연구하면 현대 정부가 수자원 관리와 같은 오랜 과제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, Institut Català d'Arqueologia Clàssica(ICAC)의 연구원들은 AI 모델을 사용하여 현대 인도와 파키스탄 전역에 걸쳐 수천 마일에 이르는 고생물의 특징을 재구성했습니다. 모델이 가능하게 만든 데이터 세트는 정부가 수자원을 사용하는 현명한 방법을 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다.

앞서 언급한 사용 사례 외에도 AI는 다양한 방식으로 고고학자의 연구를 향상시킬 수 있습니다. AI 기술은 연구자들이 도자기, 도기 및 기타 유물의 화학 구조를 결정하는 데 도움을 주기 위해 사용되고 있습니다. 유물의 화학 성분을 분석함으로써 연구자들은 유물을 만드는 데 사용된 재료가 어디에서 왔는지 더 잘 알 수 있습니다. 언어 인류학자들은 최근 기계 학습 기술을 활용하여 얼마나 다양한지를 모델링했습니다. 언어 세계의 다른 지역에서 생겨났을 수 있으며 작년에 비문 Google DeepMind가 개발한 심층 신경망의 도움으로 손상된 그리스 유물을 재현했습니다. 작년에 어떤 방식으로든 머신 러닝을 사용한 고고학 논문이 65개 이상 출판되었으며 그 수는 앞으로도 계속 증가할 것입니다.