Линии Наска были созданы на протяжении столетий, начиная примерно с 100 г. до н.э., народом Наска, проживающим в современном Перу.
Ученые из Японии использовали глубокое обучение ИИ для обнаружения новых геоглифов на засушливой перуанской прибрежной равнине, в северной части перуанской пампы Наска.
Исследование опубликованное в Journal of Archaeological Science, проводится с 2004 года командой из Университета Ямагата под руководством профессора Макато Сакаи. Университет Ямагата проводит исследования распространения геоглифов с использованием спутниковых изображений, аэрофотосъемки, бортового сканирования LiDAR и фотографии с беспилотников для исследования обширной территории Наска Пампа, охватывающей более 390 км2.
Підписуйтеcь на наш Telegram-канал Lenta.UA - ЄДИНІ незалежні новини про події в Україні та світі
Считается, что линии Наска были созданы на протяжении столетий, начиная примерно с 100 г. до н.э., народом Наска, проживающим в современном Перу. Впервые они были подробно изучены в 1940-х годах, и к тому времени, когда они были внесены в список Всемирного наследия ЮНЕСКО в 1994 году, было идентифицировано около 30. Они удивительно хорошо сохранились, учитывая их возраст, чему способствует сухой климат пустыни и ветры, которые сметают песок, но их скрывают наводнения и деятельность человека.
Археологи обнаружили в пустыне 142 новых рисунка в течение десяти лет, идентифицируя их вручную с помощью аэрофотосъемки и съемки на месте. Затем в сотрудничестве с исследователями из IBM Japan они использовали машинное обучение для поиска в данных проектов, которые были упущены в предыдущих исследованиях.
Чтобы создать тщательную съемку местности в 2016 году, исследователи использовали аэрофотосъемку с наземным разрешением 0,1 м на пиксель. Команда определила множество геоглифов с течением времени, но, поскольку процесс занимает много времени, они обратились к глубокому обучению ИИ, чтобы анализировать изображения намного быстрее.
Исследование показало открытие четырех новых геоглифов Наска с использованием этого нового метода путем разработки подхода к маркировке обучающих данных, который идентифицирует аналогичную частичную закономерность между известными и новыми геоглифами.
Четыре новых геоглифа изображают гуманоидную фигуру, пару ног, рыбу и птицу. Гуманоидный геоглиф держит дубинку в правой руке и имеет длину 5 метров. Геоглиф рыбы с широко открытым ртом имеет длину 19 метров, геоглиф птицы — 17 метров, а пара ног — 78 метров.
«Мы разработали конвейер глубокого обучения, который решает проблемы, часто возникающие в задаче обнаружения объектов археологических изображений», — пишут авторы исследования. Наш метод позволяет обнаруживать ранее недостижимые цели, позволяя DL изучать представления изображений с лучшим обобщением и производительностью. Кроме того, ускоряя процесс исследования, наш подход продвигает археологию, вводя новую парадигму, которая сочетает в себе полевые исследования и ИИ, что приводит к более эффективным и действенным расследованиям.
Эти результаты служат еще одной иллюстрацией того, как машинное обучение может быть полезным для ученых, особенно при решении задач, связанных со значительными наборами данных. Как и людей, алгоритмы можно научить просеивать определенные типы данных в поисках закономерностей и аномалий. Хотя создание этих инструментов может быть сложной задачей, после обучения такие алгоритмы неутомимы и последовательны.
Фото: Университет Ямагата /IBM Japan
Читайте также: Археологи обнаружили в Перу доиспанские металлические артефакты (Фото)
Читайте также: Археологи обнаружили в Перу невероятно древний храм с загадочным крестом (Фото)
Елена КовальНовости
Приложение Приват24 временно приостановит работу
22:40 21 сен 2024.
В Киеве снова повысился уровень загрязнения воздуха
22:30 21 сен 2024.
Зеленский прокомментировал удары по крупным военным складам России
21:30 21 сен 2024.
Почему Путин «поддержал» Камалу Харрис, объяснили в российском МИД
20:30 21 сен 2024.
Укрэнерго пообещало не отключать свет в воскресенье
19:50 21 сен 2024.
Ожидать ли теплую зиму в Украине, объяснили в Укргидрометцентре
16:50 21 сен 2024.