En el futuro, los algoritmos podrían realizar una de las tareas más desalentadoras y que requieren más tiempo en arqueología: los investigadores de la Universidad del Norte de Arizona han capacitado a la IA no solo para clasificar piezas decorativas al menos con la misma precisión que los arqueólogos experimentados, sino también para justificar la decisión de manera más consistente. . Sobre la base de imágenes digitales, las computadoras pueden realizar un trabajo «tedioso y tedioso» en una fracción del tiempo y, al mismo tiempo, de manera mucho más uniforme que los humanos. A diferencia de muchos otros, en este caso no deberían enfadarse con la nueva competencia de las máquinas.

‘Sucio secreto’

Cómo Los investigadores ahora explicanEl análisis de la cerámica encontrada ha sido difícil y lento hasta ahora. Solo después de meses o incluso años de entrenamiento, los arqueólogos pueden clasificar correctamente las piezas decorativas encontradas durante las excavaciones. Se asignan diferentes patrones a diferentes períodos de tiempo y lugares de fabricación. La información importante sobre el sitio de perforación se puede extraer de la clasificación. Sin embargo, al mismo tiempo, los expertos no siempre están de acuerdo y les resulta difícil justificar su clasificación. Este es el «pequeño y sucio secreto de la arqueología».

Para su trabajo, Leszek Pawlowicz y Chris Downum han recopilado y clasificado miles de imágenes de fragmentos relacionados con la cultura de los indios Pueblo que se encuentran a menudo en Arizona. Luego, cuatro personas con mucha experiencia en taxonomía crearon los materiales de capacitación en los que la Red Neural Convolucional (CNN) aprendió la clasificación, Escriben en la Revista de Ciencias Arqueológicas. En relativamente poco tiempo, la IA ha aprendido a clasificarse tan bien como dos expertos y mejor que los otros dos. La inteligencia artificial crea mapas de calor de aquellos elementos en las piezas que tienen más probabilidades de influir en la decisión y pueden justificarlos de manera más consistente que un humano.

Como aspecto interesante, los investigadores también describieron la posibilidad de que la IA pudiera buscar miles de imágenes de aquellas con más similitudes. De esta manera, se pueden encontrar contrapartes casi idénticas. En el futuro, los algoritmos podrían ayudar a ensamblar cerámica rota. También se prevé que la tecnología permitirá análisis transregionales de las similitudes y diferencias en la artesanía. Un proyecto similar de Europa muestra cómo la arqueología ha estado esperando ansiosamente esta ayuda: El programa ArchAIDE está patrocinado por la Unión Europea También debería ayudar en la ardua clasificación de fragmentos de cerámica.

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