Na sjevernom rubu pustine Rub al-Khali, postoje tajne zakopane u pijesku.
Ogromna pustinja na Arapskom poluotoku od 650.000 kvadratnih kilometara poznata je kao "Prazna četvrt". I većini izgleda prazno.
Ali ne i umjetnoj inteligenciji, piše CNN.
Istraživači sa Univerziteta Khalifa u Abu Dhabiju razvili su visokotehnološko rješenje za pretraživanje ogromnih, sušnih područja za potencijalna arheološka nalazišta.
Tradicionalno, arheolozi koriste terenska istraživanja kako bi otkrili potencijalna zanimljiva mjesta, ali to može biti dugotrajno i teško na surovim terenima poput pustinje. Posljednjih godina daljinsko detektiranje korištenjem optičkih satelitskih slika s mjesta kao što je Google Earth postalo je popularno u traženju neobičnih značajki na velikim područjima — ali u pustinji pjesak i pješčane oluje često zaklanjaju tlo na tim slikama, dok uzorci dina mogu otežati za otkrivanje potencijalnih nalazišta.
"Trebalo nam je nešto što će nas voditi i fokusirati naše istraživanje", kaže Diana Francis, atmosferska naučnica i jedna od vodećih istraživača na projektu.
Tim je stvorio algoritam strojnog učenja za analizu slika prikupljenih radarom sa sintetičkom aperturom (SAR), tehnikom satelitskih slika koja koristi radio valove za otkrivanje objekata skrivenih ispod površina uključujući vegetaciju, pijesak, tlo i led.
Niti jedna tehnologija nije nova: SAR slike u upotrebi su od 1980-ih, a strojno učenje dobiva na snazi u arheologiji. Ali upotreba to dvoje zajedno je nova primjena, kaže Francis, i prema njezinim saznanjima, prva je primjena u arheologiji.
Uvježbala je algoritam koristeći podatke s lokacije već poznate arheolozima: Saruq Al-Hadid, naselja s dokazima o 5000 godina aktivnosti koje se još uvijek otkriva u pustinji izvan Dubaija.
“Nakon što je uvježban, dao nam je naznaku drugih potencijalnih područja (u blizini) koja još uvijek nisu iskopana”, kaže Francis.
Ona dodaje da je tehnologija precizna unutar 50 centimetara i može stvoriti 3D modele očekivane strukture koji će arheolozima dati bolju ideju o tome što je zakopano ispod.
U saradnji s Dubai Cultureom, vladinom organizacijom koja upravlja mjestom, Francis i njezin tim proveli su ispitivanje zemlje pomoću radara koji prodire u zemlju, koji je "replicirao ono što je satelit izmjerio iz svemira", kaže ona.
Sada Dubai Culture planira iskopati novootkrivena područja — i Francis se nada da će tehnika moći otkriti više zakopanog arheološkog blaga u budućnosti.
Ubrzavanje "zamornog" posla
Korištenje SAR slika nije uobičajeno u arheologiji zbog svoje cijene i složenosti.
Ali njegovo korištenje za identifikaciju zakopanih mjesta je "stvarno uzbudljivo", kaže Amy Hatton, doktorandica na Institutu Max Planck za geoantropologiju, koja istražuje modele dubokog učenja za otkrivanje arheoloških struktura u sjeverozapadnoj Saudijskoj Arabiji.
Hatton napominje da su, korištenjem SAR slika, koje zaobilaze problem raspršenja svjetlosti od čestica prašine, Francis i njezin tim riješili tehničke detalje koji otežavaju daljinsko očitavanje u pustinjskim regijama.
Univerzitet Khalifa nije jedino u korištenju umjetne inteligencije za otkrivanje potencijalnih lokacija.
Amina Jambajanstsan, još jedna doktorandica na Institutu Max Planck, koristi strojno učenje kako bi ubrzala "zamoran posao" pretraživanja dronom visoke rezolucije i satelitskim slikama za potencijalna zanimljiva mjesta. Njezin projekt, koji se fokusira na srednjovjekovna grobna mjesta u Mongoliji – zemlji s više od 1,56 miliona kvadratnih kilometara, veličine gotovo Aljaske – otkrio je hiljade potencijalnih lokacija za koje Jambajanstsan kaže da ona i njezin tim nikada ne bi mogli pronaći na terenu.
Jambajanstsan kaže da, iako bi troškovi i računalni zahtjevi za SAR slike mogli biti prepreka za korištenje za mnoge istraživače, metoda je vrijedna za pustinjske regije u kojima druge tehnologije imaju poteškoća - i ona bi je razmotrila za pustinju Gobi u južnoj Mongoliji, gdje njezina "normalna optička slika" ne daje rezultate.
Strojno učenje pronalazi sve više i više primjena u arheologiji, iako nisu svi istraživači oduševljeni time.
"Postoje dva različita sistema vjerovanja", kaže Hugh Thomas, predavač arheologije na Univerzitetu u Sydneyju i suvoditelj projekta iskopavanja prahistorije AlUla i Khaybar u Saudijskoj Arabiji. S jedne strane, ljudi traže tehnološka rješenja poput umjetne inteligencije za identifikaciju stranica; s druge strane, oni koji vjeruju da je potrebno "istrenirano arheološko oko" za prepoznavanje struktura, objašnjava on.
Iako bi tehnologija mogla pomoći u identificiranju i praćenju arheoloških nalazišta - osobito onih kojima prijeti promjena korištenja zemljišta, klimatskih promjena i pljačke - Thomas je oprezan s pretjeranim oslanjanjem na nju.
"Način na koji bih želio koristiti ovu vrstu tehnologije je na područjima za koja možda nema arheoloških nalazišta ili je vrlo mala vjerovatnost da postoje, što omogućuje istraživačima da se više usredotoče na druga područja za koja očekujemo da će ih biti više pronađeno", kaže Thomas.
Otkopavanje prošlosti
Pravi test - i nadamo se, potvrda - tehnologije dogodit će se sljedeći mjesec kada počnu iskopavanja u kompleksu Saruq Al Hadid, od kojeg je otkriveno samo oko 10% na površini od 6,2 kvadratna kilometra područje, prema Dubai Culture.
Ako arheolozi pronađu strukture koje je algoritam predvidio, Dubai Culture planira upotrijebiti tehnologiju za otkopavanje novih mjesta.
Francis i njezin tim objavili su rad o svojim otkrićima prošle godine i nastavljaju trenirati algoritam strojnog učenja kako bi poboljšali njegovu preciznost, prije nego što prošire njegovu upotrebu.
“Ideja je izvesti (tehnologiju) u druga područja, posebice u Saudijsku Arabiju, Egipat, možda i pustinje u Africi”, kaže ona.
