Arheologii Folosesc Inteligența Artificială pentru a Descoperi Rezervoare Necunoscute din Epoca Angkor
Un nou studiu inovator scoate în evidență modul în care arheologii au incorporat inteligența artificială (IA), în special modele de învățare profundă ca DeepLab V3+, pentru a localiza rezervoare ascunse din perioada Angkor, economisind astfel ani de muncă de cercetare pe teren.
O Inovație Tehnologică Aplicată unei Civilizații Antice
Angkor, aflat în provincia Siem Reap din Cambodgia, a fost, între secolele IX și XV, capitala strălucitoare a Imperiului Khmer. Renumit pentru templele sale impresionante și vasta infrastructură hidraulică, ruinele acestui oraș antic continuă să dezvăluie secrete ascunse în jungla densă ce i-a acoperit treptat urmele.
După colapsul imperiului în 1431 d.Hr., zona a fost în mare parte abandonată, cu excepția câtorva temple, inclusiv celebrul Angkor Wat, care au continuat să fie utilizate în scopuri religioase.
În ultimele decenii, arheologii au acceptat utilizarea tehnologiilor moderne – inclusiv imagistica satelitară și LiDAR (Light Detection and Ranging) – pentru a cartografia terenurile acoperite de păduri tropicale și a descoperi mii de elemente arhitecturale, rute de transport și canale uitate.
Provocarea Majoră a Cartografierii
Deși tehnologia LiDAR a transformat înțelegerea asupra complexității urbanistice a Angkorului, cartografierea precisă a fiecărei structuri, în special a rezervoarelor de apă (numite „baray”), rămânea o sarcină laborioasă – necesitănd eforturi manuale extinse din partea arheologilor.
Soluția a venit prin aplicarea învățării automate. Cercetătorii au implementat modelul DeepLab V3+, un algoritm avansat de segmentare semantică, specializat în analiza imaginilor și recunoașterea structurilor.
Antrenarea Rețelei Neuronale
Pentru instruirea IA, cercetătorii au utilizat un set curat și atent verificat de aproximativ 3.600 de imagini de înaltă calitate din cele peste 11.000 disponibile. Fiecare imagine avea dimensiunea de 512×512 pixeli și a fost aleasă pentru a reflecta cât mai fidel tiparele morfologice ale rezervoarelor cunoscute.
Prin proceduri elaborate de validare și augmentare a datelor, IA-ul a fost calibrat pentru a distinge contururile posibile ale rezervoarelor – inclusiv în zone unde vegetația sau eroziunea afectau vizibilitatea.
Rezultate Promițătoare Comparabile cu Abilități Umane
Studiul, publicat în revista PLOS One, arată că sistemul artificial a obținut un scor F1 de până la 45% în regiunile favorabile – un rezultat notabil, echivalent cu acuratețea medie atinsă de un student uman în prima fază de instruire. Astfel, IA a demonstrat a fi un instrument eficace de suport pentru cercetările de teren tradiționale.
Reducerea Timpului de Muncă cu Până la 90%
Conform echipei de cercetători, utilizarea tehnologiei de învățare profundă poate reduce cu până la 90% timpul necesar pentru cartografierea manuală a peisajului arheologic, accelerând semnificativ identificarea structurilor ascunse.
Această eficiență permite experților să se concentreze pe interpretarea și analiza detaliată a datelor în loc să dedice luni întregi muncii de selecție vizuală.
Viitorul: AI și Expertiza Umană în Colaborare
Cercetătorii subliniază totuși că, în ciuda performanței promițătoare, validarea umană rămâne crucială. Modelele AI pot fi vulnerabile la erori de identificare, iar adaptarea algoritmilor la condiții de teren
