El aprendizaje automático revela arqueología de hace 5.000 años

Tecnología

A medida que surgen las tecnologías modernas, también pueden ayudarnos a aprender un par de cosas sobre la historia antigua. En un nuevo estudio publicado por investigadores de Penn State, un algoritmo de aprendizaje automático pudo encontrar anillos de conchas y montículos de conchas no descubiertos previamente que dejaron los indígenas hace entre 3.000 y 5.000 años.

Cuando los humanos construyen estructuras, cambia el entorno. Incluso una vez que una estructura desaparece, los restos aún pueden detectarse durante cientos o incluso miles de años. Por ejemplo, si construyes una casa, la porosidad y la topografía del suelo circundante cambiarán ligeramente, al igual que la química del suelo debajo de tu casa (a medida que los rastros de materiales artificiales se filtran bajo tierra). A menudo, podemos detectar estos cambios si observamos con suficiente atención y con la herramienta tecnológica adecuada. Tal vez sea una pequeña pendiente, tal vez sea alguna diferencia en la humedad del suelo, o algo más, pero si podemos recopilar el tipo correcto de datos, podemos ver dónde se construyeron las estructuras humanas incluso hace miles de años.

Pero no es fácil. Durante décadas, los investigadores buscaron estructuras desde el suelo basándose en indicios históricos o en lo que podían ver a simple vista. Pero la vegetación puede enmascarar fácilmente estas sutiles diferencias. Sin embargo, en los últimos años, los reconocimientos aéreos han marcado una gran diferencia. Con Lidar aerotransportado, datos de apertura sintética u otros tipos de datos espectrales, los investigadores pudieron descubrir más estructuras arqueológicas mucho más fácilmente que antes.

Pero todavía había un problema: hay muchos datos aéreos para analizar y los datos no siempre son claros. Entonces, ¿cómo revisa todos los datos y encuentra lo que parece prometedor? Bueno, entrenas un algoritmo, por supuesto.

El equipo comenzó con un conjunto de datos públicos de Lidar y luego utilizó un proceso de aprendizaje profundo para reconocer el algoritmo para encontrar anillos de conchas, montículos de conchas y otros objetos del paisaje que podrían ser indicativos de restos arqueológicos. Luego revisaron manualmente los mapas y localizaron los anillos conocidos, usándolos para entrenar el algoritmo. Para un programa de entrenamiento aún mejor, rotaron algunos de los mapas en 45 grados.

“Solo hay alrededor de 50 sitios conocidos de anillos de conchas en el sureste de los Estados Unidos”, dice Dylan S. Davis, candidato a doctorado en antropología en Penn State. Davis también es autor del nuevo estudio. “Entonces, necesitábamos más ubicaciones para la capacitación”.

“Una dificultad con el aprendizaje profundo es que generalmente requiere grandes cantidades de información para el entrenamiento, que no tenemos cuando buscamos anillos de concha”, agrega Davis. “Sin embargo, al aumentar nuestros datos y al utilizar datos sintéticos, pudimos obtener buenos resultados, aunque, debido a COVID-19, no hemos podido verificar nuestros nuevos anillos de proyectiles en el suelo”.

Después de entrenar el algoritmo, el equipo pudo usarlo para descubrir cientos de nuevas estructuras prometedoras, incluidas aquellas en condados donde no se había hecho ningún descubrimiento previo. Dado que se cree que los anillos de conchas son centros de intercambio de bienes, pueden proporcionar mucha información sobre las sociedades antiguas, mostrando qué recursos comerciaban y si utilizaron o no los recursos disponibles de manera sostenible o no.

“Los anillos en sí son un tesoro para los arqueólogos”, dijo. “Las excavaciones realizadas en algunos anillos de conchas han descubierto algunas de las mejores conservaciones de huesos, dientes y otros artefactos de animales”.

Los arqueólogos ahora intentarán explorar estos sitios en el suelo y confirmar los hallazgos. Pero lo que quizás sea aún más emocionante es que los algoritmos de inteligencia artificial que utilizaron ya están incluidos en ArcGis, un sistema de información geográfica disponible comercialmente. Esto significa que los algoritmos podrían entrenarse para encontrar diferentes tipos de estructuras en diferentes áreas geográficas, abriendo potencialmente una nueva era de exploración arqueológica aérea. Los investigadores también proporcionan el código y las herramientas que utilizaron y animan a otros a replicar su enfoque. Ni siquiera es necesario que sea arqueología; de esta manera también se podrían rastrear otras estructuras de interés.

“Los arqueólogos utilizan cada vez más técnicas de automatización e inteligencia artificial”, concluye Davis. “Puede ser extremadamente complicado y requiere conjuntos de habilidades específicas y, por lo general, requiere grandes cantidades de datos”.

Fuente: ZME Science.

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