{"id":11988,"date":"2021-10-07T18:11:15","date_gmt":"2021-10-07T23:11:15","guid":{"rendered":"https:\/\/einsteresante.com\/?p=11988"},"modified":"2021-10-07T18:11:17","modified_gmt":"2021-10-07T23:11:17","slug":"el-aprendizaje-automatico-revela-arqueologia-de-hace-5-000-anos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/2021\/10\/07\/el-aprendizaje-automatico-revela-arqueologia-de-hace-5-000-anos\/","title":{"rendered":"El aprendizaje autom\u00e1tico revela arqueolog\u00eda de hace 5.000 a\u00f1os"},"content":{"rendered":"\n

A medida que surgen las tecnolog\u00edas modernas, tambi\u00e9n pueden ayudarnos a aprender un par de cosas sobre la historia antigua. En un nuevo estudio publicado por investigadores de Penn State<\/a>, un algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico pudo encontrar anillos de conchas y mont\u00edculos de conchas no descubiertos previamente que dejaron los ind\u00edgenas hace entre 3.000 y 5.000 a\u00f1os.<\/p>\n\n\n\n

Cuando los humanos construyen estructuras, cambia el entorno. Incluso una vez que una estructura desaparece, los restos a\u00fan pueden detectarse durante cientos o incluso miles de a\u00f1os. Por ejemplo, si construyes una casa, la porosidad y la topograf\u00eda del suelo circundante cambiar\u00e1n ligeramente, al igual que la qu\u00edmica 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 atenci\u00f3n y con la herramienta tecnol\u00f3gica adecuada. Tal vez sea una peque\u00f1a pendiente, tal vez sea alguna diferencia en la humedad del suelo, o algo m\u00e1s, pero si podemos recopilar el tipo correcto de datos, podemos ver d\u00f3nde se construyeron las estructuras humanas incluso hace miles de a\u00f1os.<\/p>\n\n\n\n

Pero no es f\u00e1cil. Durante d\u00e9cadas, los investigadores buscaron estructuras desde el suelo bas\u00e1ndose en indicios hist\u00f3ricos o en lo que pod\u00edan ver a simple vista. Pero la vegetaci\u00f3n puede enmascarar f\u00e1cilmente estas sutiles diferencias. Sin embargo, en los \u00faltimos a\u00f1os, los reconocimientos a\u00e9reos han marcado una gran diferencia. Con Lidar aerotransportado, datos de apertura sint\u00e9tica u otros tipos de datos espectrales, los investigadores pudieron descubrir m\u00e1s estructuras arqueol\u00f3gicas mucho m\u00e1s f\u00e1cilmente que antes.<\/p>\n\n\n\n

Pero todav\u00eda hab\u00eda un problema: hay muchos datos a\u00e9reos para analizar y los datos no siempre son claros. Entonces, \u00bfc\u00f3mo revisa todos los datos y encuentra lo que parece prometedor? Bueno, entrenas un algoritmo, por supuesto.<\/p>\n\n\n\n

El equipo comenz\u00f3 con un conjunto de datos p\u00fablicos de Lidar y luego utiliz\u00f3 un proceso de aprendizaje profundo para reconocer el algoritmo para encontrar anillos de conchas, mont\u00edculos de conchas y otros objetos del paisaje que podr\u00edan ser indicativos de restos arqueol\u00f3gicos. Luego revisaron manualmente los mapas y localizaron los anillos conocidos, us\u00e1ndolos para entrenar el algoritmo. Para un programa de entrenamiento a\u00fan mejor, rotaron algunos de los mapas en 45 grados.<\/p>\n\n\n\n

\u201cSolo hay alrededor de 50 sitios conocidos de anillos de conchas en el sureste de los Estados Unidos\u201d, dice Dylan S. Davis, candidato a doctorado en antropolog\u00eda en Penn State. Davis tambi\u00e9n es autor del nuevo estudio. “Entonces, necesit\u00e1bamos m\u00e1s ubicaciones para la capacitaci\u00f3n”.<\/p>\n\n\n\n

“Una dificultad con el aprendizaje profundo es que generalmente requiere grandes cantidades de informaci\u00f3n para el entrenamiento, que no tenemos cuando buscamos anillos de concha”, agrega Davis. “Sin embargo, al aumentar nuestros datos y al utilizar datos sint\u00e9ticos, pudimos obtener buenos resultados, aunque, debido a COVID-19, no hemos podido verificar nuestros nuevos anillos de proyectiles en el suelo”.<\/p>\n\n\n\n

Despu\u00e9s de entrenar el algoritmo, el equipo pudo usarlo para descubrir cientos de nuevas estructuras prometedoras, incluidas aquellas en condados donde no se hab\u00eda hecho ning\u00fan descubrimiento previo. Dado que se cree que los anillos de conchas son centros de intercambio de bienes, pueden proporcionar mucha informaci\u00f3n sobre las sociedades antiguas, mostrando qu\u00e9 recursos comerciaban y si utilizaron o no los recursos disponibles de manera sostenible o no.<\/p>\n\n\n\n

“Los anillos en s\u00ed son un tesoro para los arque\u00f3logos”, dijo. “Las excavaciones realizadas en algunos anillos de conchas han descubierto algunas de las mejores conservaciones de huesos, dientes y otros artefactos de animales”.<\/p>\n\n\n\n

Los arque\u00f3logos ahora intentar\u00e1n explorar estos sitios en el suelo y confirmar los hallazgos. Pero lo que quiz\u00e1s sea a\u00fan m\u00e1s emocionante es que los algoritmos de inteligencia artificial que utilizaron ya est\u00e1n incluidos en ArcGis, un sistema de informaci\u00f3n geogr\u00e1fica disponible comercialmente. Esto significa que los algoritmos podr\u00edan entrenarse para encontrar diferentes tipos de estructuras en diferentes \u00e1reas geogr\u00e1ficas, abriendo potencialmente una nueva era de exploraci\u00f3n arqueol\u00f3gica a\u00e9rea. Los investigadores tambi\u00e9n proporcionan el c\u00f3digo y las herramientas que utilizaron y animan a otros a replicar su enfoque. Ni siquiera es necesario que sea arqueolog\u00eda; de esta manera tambi\u00e9n se podr\u00edan rastrear otras estructuras de inter\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n

\u201cLos arque\u00f3logos utilizan cada vez m\u00e1s t\u00e9cnicas de automatizaci\u00f3n e inteligencia artificial\u201d, concluye Davis. “Puede ser extremadamente complicado y requiere conjuntos de habilidades espec\u00edficas y, por lo general, requiere grandes cantidades de datos”.<\/p>\n\n\n\n

Fuente: ZME Science<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

A medida que surgen las tecnolog\u00edas modernas, tambi\u00e9n 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 autom\u00e1tico pudo encontrar anillos de conchas y mont\u00edculos de conchas no descubiertos previamente que dejaron los ind\u00edgenas hace entre 3.000 y […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[14],"tags":[],"class_list":["post-11988","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-tecnologia"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11988","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=11988"}],"version-history":[{"count":6,"href":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11988\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":11994,"href":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11988\/revisions\/11994"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=11988"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=11988"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=11988"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}