Inteligența artificială schimbă dramatic arheologia, descoperind noi situri și artefacte

Inteligența artificială este folosită pentru a ajuta arheologii să găsească noi situri de excavare și să facă noi descoperiri, crescând dramatic ritmul cercetărilor arheologice. Așa cum a raportat SingularityHub, inteligența artificială și algoritmii de viziune computerizată sunt folosiți pentru a analiza datele de imagine satelit și pentru a automatiza procesul de detectare a posibilelor situri arheologice.

Mulțumită proliferării datelor de imagine aeriene colectate de sateliți, avioane și drone, arheologii pot verifica zonele Pământului pentru posibile situri arheologice fără a fi nevoiți să viziteze zona în mod direct. Cu toate acestea, analiza manuală a miilor de imagini ale peisajelor poate fi o sarcină consumatoare de timp și plictisitoare. Algoritmii de inteligență artificială pot automatiza acest proces, făcându-l mult mai rapid și mai eficient.

Așa cum a explicat pentru SingularityHub candidatul la doctorat la Departamentul de Antropologie al Universității Penn State, Dylan Davis, disciplina arheologiei a crescut dramatic utilizarea inteligenței artificiale în ultimii ani. Utilizarea inteligenței artificiale de către arheologi a condus la unele descoperiri noi și interesante în ultimii ani. Printre acestea se numără descoperirea de așezări istorice în Madagascar și movile de pământ create de populațiile preistorice din America de Nord. Davis însuși a dezvoltat algoritmii predictivi care au putut localiza aceste situri.

Sistemele de inteligență artificială folosesc o varietate de tehnici pentru a distinge structurile și obiectele care ar putea fi de interes pentru arheologi. Algoritmul de inteligență artificială proiectat de Davis a folosit LiDAR, generând pulsuri de lumină care sunt interpretate de inteligența artificială pentru a genera hărți ale regiunilor geografice. Pulsurile LiDAR au creat hărți ale podelei pădurii care conțineau informații despre textură, mărime, formă și pantă. Inteligența artificială a fost antrenată pe aceste date pentru a o ajuta să recunoască posibile situri de interes. Conform lui Davis, automatizarea a salvat el și colegii săi mai mulți ani de muncă. Așa cum a explicat Davis, modelul de inteligență artificială a putut ajuta echipa sa de cercetare să găsească situri arheologice în Madagascar. Pe parcursul unui an, inteligența artificială a putut identifica peste 70 de situri confirmate pe o suprafață de peste 1000 de kilometri pătrați.

Arheologii sunt în permanentă căutare de noi modalități de a crește viteza cu care siturile arheologice sunt identificate. Multe descoperiri arheologice potențiale sunt amenințate cu distrugerea datorită creșterii nivelului mării și a altor impacturi ale schimbărilor climatice, defrișării, construcțiilor sau altor activități umane. Metodele tradiționale pe care le folosesc arheologii pentru a găsi situri potențiale pot dura luni sau ani. Acesta este unul dintre motivele principale pentru care învățarea automată este utilă pentru cercetarea arheologică, conform lui Davis.

Modelele de inteligență artificială dezvoltate pentru a îmbunătăți cercetarea arheologică au aplicații dincolo de învățarea despre cultura și istoria civilizațiilor antice. Studiul tehnicilor folosite de civilizațiile istorice poate ajuta guvernele moderne să facă față unor provocări de lungă durată, cum ar fi gestionarea resurselor de apă. De exemplu, cercetători de la Institutul Català d’Arqueologia Clàssica (ICAC) au folosit un model de inteligență artificială pentru a reconstrui caracteristicile a mii de mile de râuri paleo în India și Pakistan de astăzi. Setul de date pe care l-a făcut posibil modelul poate ajuta guvernele să descopere modalități inteligente de a utiliza resursele de apă.

În afara exemplelor menționate anterior, inteligența artificială poate îmbunătăți cercetarea arheologică în multe alte moduri. Tehnicile de inteligență artificială sunt folosite pentru a ajuta cercetătorii să determine structura chimică a ceramicii, olăritului și altor artefacte. Prin analiza componentelor chimice ale unui artefact, cercetătorii pot obține o mai bună înțelegere a originii materialelor folosite pentru a le crea. Antropologii lingviști au folosit recent tehnici de învățare automată pentru a modela modul în care diverse limbi ar fi putut apărea în diferite părți ale lumii, și anul trecut inscripțiile de pe artefactele grecești deteriorate au fost recreate cu ajutorul unei rețele neuronale profunde dezvoltate de Google DeepMind. Anul trecut au fost publicate peste 65 de articole arheologice care au folosit învățarea automată într-un fel sau altul, și acel număr va continua probabil să crească în viitor.