Arkeolojiyi Dramatik Bir Şekilde Değiştiren Yapay Zeka, Yeni Siteler ve Eserler Keşfediyor

Yapay zeka, arkeologların yeni kazı siteleri bulmasına ve yeni keşifler yapmasına yardımcı olmak için kullanılıyor ve bu da arkeolojik araştırma hızını dramatik bir şekilde artırıyor. SingularityHub’e göre, yapay zeka ve bilgisayar görme algoritmaları, uydu görüntü verilerini analiz etmek ve bu görüntülerdeki olası arkeolojik siteleri otomatik olarak tespit etmek için kullanılıyor.

Uydu, uçak ve insansız hava araçları tarafından toplanan havadan görüntü verilerinin artmasıyla birlikte, arkeologlar now bir alanda olası arkeolojik siteleri kendileri ziyaret etmeden kontrol edebiliyorlar. Ancak, binlerce manzara görüntüsünü manuel olarak analiz etmek zaman alıcı ve monoton bir görev olabilir. Yapay zeka algoritmaları bu süreci otomatikleştirebilir, böylece çok daha hızlı ve verimli hale getirir.

Penn State Üniversitesi Antropoloji Bölümü’nden doktora adayı Dylan Davis, SingularityHub’e arkeoloji disiplininin son birkaç yılda yapay zeka kullanımını dramatik bir şekilde artırdığını açıkladı. Arkeologların yapay zeka kullanımına yol açan bazı heyecan verici yeni keşifler yapıldı. Bunlar, Madagaskar’da tarihi yerleşimlerin ve prehistorik Kuzey Amerika nüfusları tarafından oluşturulan toprak höyüklerin keşfedilmesini içerir. Davis, bu siteleri bulmak için kullanılan öngörülü algoritmaları kendisi geliştirdi.

Yapay zeka sistemleri, arkeologlar için ilgi çekici olabilecek yapıları ve nesneleri ayırt etmek için çeşitli teknikler kullanır. Davis tarafından tasarlanan yapay zeka algoritması, LiDAR’ı kullanarak coğrafi bölgelerin haritalarını oluşturmak için ışık darbeleri üretti. LiDAR darbeleri, orman zemininin dokusu, büyüklüğü, şekli ve eğimi hakkında bilgi içeren haritalar oluşturdu. Yapay zeka, bu verilere dayalı olarak potansiyel ilgi sitelerini tanımak için eğitildi. Davis’e göre, otomatikleştirme, kendisi ve meslektaşları için birkaç yıllık işi kazandırdı. Davis, yapay zeka modelinin, araştırma ekibinin Madagaskar’da arkeolojik siteler bulmasına yardımcı olduğunu açıkladı. Bir yıl boyunca, yapay zeka, 1000 kilometrekarelik bir alanda 70’den fazla onaylanmış site tespit etti.

Arkeologlar, arkeolojik sitelerin belirlenme hızını artırmak için yeni yollar arıyorlar. manyası potansiyel arkeolojik buluntular, deniz seviyesi yükselmesi ve diğer iklim değişikliği etkileri, ormansızlaşma, inşaat veya diğer insan faaliyetleri nedeniyle yok olma tehdidi altındadır. Arkeologların kullandığı geleneksel yöntemler, potansiyel siteleri bulmak için aylar veya yıllar alabilir. Bu, arkeolojik araştırmada makine öğreniminin neden faydalı olduğuyla ilgili ana nedenlerden biridir, Davis’e göre.

Arkeolojik araştırmayı geliştirmek için geliştirilen yapay zeka modelleri, eski uygarlıkların kültürü ve tarihi hakkında daha fazla bilgi edinmenin ötesinde uygulamalara sahiptir. Tarihi uygarlıkların kullandığı teknikleri incelemek, modern hükümetlerin su kaynakları yönetimi gibi uzun süredir devam eden zorluklarla başa çıkmalarına yardımcı olabilir. Örneğin, Institut Català d’Arqueologia Clàssica (ICAC) araştırmacıları, modern Hindistan ve Pakistan’daki binlerce mil paleo-nehrin özelliklerini yeniden inşa etmek için bir yapay zeka modeli kullandı. Modelin oluşturduğu veri kümesi, hükümetlerin su kaynaklarını akıllıca kullanma yollarını keşfetmesine yardımcı olabilir.

Önceki kullanım örneklerinin ötesinde, yapay zeka, arkeologların araştırmalarını çeşitli şekillerde geliştirebilir. Yapay zeka teknikleri, araştırmacıların seramik, çanak çömlek ve diğer eserlerin kimyasal yapısını belirlemesine yardımcı olmak için kullanılıyor. Bir eserin kimyasal bileşenlerini analiz ederek, araştırmacılar, eserlerin yapıldığı malzemelerin nereden geldiği hakkında daha iyi bir fikir edinebilir. Dilbilim antropologları, son zamanlarda, çeşitli dillerin dünyanın farklı bölgelerinde nasıl ortaya çıktığını modellemek için makine öğrenimi tekniklerini kullanmışlardır ve geçen yıl, Google DeepMind tarafından geliştirilen bir derin sinir ağı yardımıyla, hasarlı Yunan eserlerindeki yazılar yeniden oluşturuldu. Geçen yıl, makine öğrenimini某 şekilde kullanan 65’ten fazla arkeolojik makale yayımlandı ve bu sayı gelecekte muhtemelen artmaya devam edecek.