A Inteligência Artificial Está Mudando Dramaticamente a Arqueologia, Descobrindo Novos Sítios e Artefatos

A inteligência artificial está sendo empregada para ajudar os arqueólogos a encontrar novos sítios de escavação e fazer novas descobertas, aumentando drasticamente o ritmo da pesquisa arqueológica. Como relatou o SingularityHub, algoritmos de inteligência artificial e visão computacional estão sendo usados para analisar dados de imagens de satélite e automatizar o processo de detecção de possíveis sítios arqueológicos nelas.

Graças à proliferação de dados de imagens aéreas coletados por satélites, aviões e drones, os arqueólogos podem verificar áreas da Terra para possíveis sítios arqueológicos sem visitar a área pessoalmente. No entanto, analisar manualmente milhares de imagens de paisagens pode ser uma tarefa demorada e tediosa. Algoritmos de inteligência artificial podem automatizar esse processo, tornando-o muito mais rápido e eficiente.

Como explicou ao SingularityHub o candidato a PhD do Departamento de Antropologia da Universidade Estadual da Pensilvânia, Dylan Davis, a disciplina da arqueologia tem escalado dramaticamente o uso de IA nos últimos anos. A utilização de IA por arqueólogos levou a algumas descobertas emocionais nos últimos anos. Isso inclui a descoberta de assentamentos históricos em Madagascar e montes de terra criados por populações pré-históricas da América do Norte. Davis desenvolveu os algoritmos preditivos que foram capazes de localizar esses sítios.

Sistemas de IA empregam várias técnicas para distinguir estruturas e objetos possivelmente de interesse para arqueólogos. O algoritmo de IA projetado por Davis fez uso de LiDAR, gerando pulsos de luz que são interpretados pelo IA para gerar mapas de regiões geográficas. Os pulsos de LiDAR fizeram mapas do chão da floresta contendo informações sobre a textura, tamanho, forma e inclinação do chão. O IA foi treinado nesses dados para permitir que ele reconhecesse possíveis sítios de interesse. De acordo com Davis, a automação economizou para ele e seus colegas vários anos de trabalho. Como Davis explicou, o modelo de IA foi capaz de ajudar sua equipe de pesquisa a encontrar sítios arqueológicos em Madagascar. Ao longo de um ano, o IA foi capaz de identificar mais de 70 sítios confirmados em uma área de mais de 1000 quilômetros quadrados.

Os arqueólogos estão constantemente procurando novas maneiras de aumentar a velocidade com que os sítios arqueológicos são identificados. Muitas possíveis descobertas arqueológicas estão ameaçadas de destruição devido ao aumento do nível do mar e outros impactos das mudanças climáticas, desmatamento, construção ou outras atividades humanas. Os métodos tradicionais que os arqueólogos usam para encontrar possíveis sítios podem levar meses ou anos. Essa é uma das principais razões pelas quais o aprendizado de máquina é útil para a pesquisa arqueológica, de acordo com Davis.

Os modelos de IA desenvolvidos para melhorar a pesquisa arqueológica têm aplicações além de aprender mais sobre a cultura e a história de civilizações antigas. Estudar as técnicas usadas por civilizações históricas pode ajudar os governos modernos a lidar com desafios de longa data, como a gestão de recursos hídricos. Por exemplo, pesquisadores do Institut Català d’Arqueologia Clàssica (ICAC) usaram um modelo de IA para reconstruir as características de milhares de milhas de paleo-rios em toda a Índia e Paquistão modernos. O conjunto de dados que o modelo tornou possível pode ajudar os governos a descobrir maneiras inteligentes de usar recursos hídricos.

Além dos casos de uso mencionados anteriormente, a IA pode melhorar a pesquisa dos arqueólogos de várias maneiras diferentes. Técnicas de IA estão sendo empregadas para ajudar os pesquisadores a determinar a estrutura química de cerâmica, louça e outros artefatos. Ao analisar os componentes químicos de um artefato, os pesquisadores podem obter melhores ideias de onde os materiais usados para fazer os artefatos vieram. Antropólogos linguísticos recentemente utilizaram técnicas de aprendizado de máquina para modelar como várias línguas podem ter surgido em diferentes partes do mundo, e no ano passado inscrições em artefatos gregos danificados foram recriadas com a ajuda de uma rede neural profunda desenvolvida pela Google DeepMind. No ano passado, mais de 65 artigos arqueológicos foram publicados que fizeram uso do aprendizado de máquina de alguma forma, e esse número provavelmente continuará a crescer no futuro.