L’IA sta cambiando radicalmente l’archeologia, scoprendo nuovi siti e artefatti
L’intelligenza artificiale viene utilizzata per aiutare gli archeologi a trovare nuovi siti di scavo e fare nuove scoperte, aumentando drasticamente il ritmo della ricerca archeologica. Come riportato da SingularityHub , gli algoritmi di intelligenza artificiale e visione artificiale vengono utilizzati per analizzare i dati delle immagini satellitari e automatizzare il processo di rilevamento di possibili siti archeologici in essi.
Grazie alla proliferazione di dati di immagini aeree raccolti da satelliti, aerei e droni, gli archeologi possono controllare le aree della Terra per possibili siti archeologici senza visitare l’area stessa. Tuttavia, analizzare manualmente migliaia di immagini di paesaggi può essere un compito lungo e noioso. Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono automatizzare questo processo, rendendolo molto più rapido ed efficiente.
Come spiegato a SingularityHub dal dottorando presso il Dipartimento di Antropologia della Penn State University, Dylan Davis, la disciplina dell’archeologia ha notevolmente aumentato il suo uso dell’IA negli ultimi anni. L’utilizzo dell’IA da parte degli archeologi ha portato ad alcune nuove scoperte entusiasmanti negli ultimi anni. Ciò include la scoperta di insediamenti storici in Madagascar e tumuli di terra creati da popolazioni nordamericane preistoriche. Davis stesso ha sviluppato gli algoritmi predittivi che sono stati in grado di localizzare questi siti.
I sistemi di intelligenza artificiale utilizzano una varietà di tecniche per distinguere strutture e oggetti che potrebbero interessare gli archeologi. L’algoritmo AI progettato da Davis utilizzava LiDAR, generando impulsi di luce che vengono interpretati dall’IA per generare mappe di regioni geografiche. Gli impulsi LiDAR hanno creato mappe del suolo della foresta contenenti informazioni riguardanti la trama, le dimensioni, la forma e la pendenza del suolo. L’intelligenza artificiale è stata addestrata su questi dati al fine di consentirgli di riconoscere potenziali siti di interesse. Secondo Davis, l’automazione ha salvato se stesso e i suoi colleghi diversi anni di lavoro. Come ha spiegato Davis, il modello AI è stato in grado di aiutare il suo team di ricerca a trovare siti archeologici in Madagascar. Nel corso di un anno, l’IA è stata in grado di identificare oltre 70 siti confermati su un’area di oltre 1000 chilometri quadrati.
Gli archeologi sono costantemente alla ricerca di nuovi modi per migliorare la velocità con cui vengono identificati i siti archeologici. Molti potenziali reperti archeologici sono minacciati di distruzione a causa dell’innalzamento del livello del mare e di altri impatti dei cambiamenti climatici, deforestazione, costruzione o altre attività umane. I metodi tradizionali utilizzati dagli archeologi per trovare potenziali siti possono richiedere mesi o anni. Questo è uno dei motivi principali per cui l’apprendimento automatico è utile per la ricerca archeologica, secondo Davis.
The AI models developed to enhance archaeological research have applications beyond learning more about the culture and history of ancient civilizations. Studying the techniques used by historical civilizations can help modern-day governments deal with long-standing challenges like water resource management. For example, researchers from the Institut Català d’Arqueologia Clàssica (ICAC) used an AI model to reconstruct the features of thousands of miles of paleo-rivers throughout modern-day India and Pakistan. The dataset the model made possible can assist governments in discovering smart ways to use water resources.
Oltre ai casi d’uso precedentemente menzionati, l’IA può migliorare la ricerca degli archeologi in diversi modi. Le tecniche di intelligenza artificiale vengono utilizzate per aiutare i ricercatori a determinare la struttura chimica di ceramica, ceramica e altri manufatti. Analizzando i componenti chimici di un manufatto, i ricercatori possono ottenere idee migliori sulla provenienza dei materiali utilizzati per realizzare i manufatti. Gli antropologi linguistici hanno recentemente utilizzato tecniche di apprendimento automatico per modellare il modo in cui varie lingue potrebbero essere sorte in diverse parti del mondo e le iscrizioni dell’anno scorso su manufatti greci danneggiati sono state ricreate con l’aiuto di una profonda rete neurale sviluppata da Google DeepMind. L’anno scorso sono stati pubblicati più di 65 articoli archeologici che hanno utilizzato l’apprendimento automatico in qualche modo, e quel numero probabilmente continuerà a crescere solo in futuro.
