Sin duda, la inteligencia artificial (IA) está aportando un gran impulso al aspecto tecnológico de la arqueología. Por ejemplo, el aprendizaje profundo ya está respondiendo a problemas de visión por computadora y con aplicaciones prácticas en varios campos. En la actualidad, también ayuda en el análisis de datos aéreos para detectar rastros arqueológicos.
ArchAI, una empresa de nueva creación, está eliminando los riesgos de la industria de la construcción mediante el uso de inteligencia artificial para detectar automáticamente la arqueología en los datos de observación de la tierra. Fundada por Iris Kramer, una arqueóloga convertida en científica informática, ArchAI tiene como objetivo reducir el costo de construcción y garantizar que se conserven los sitios históricos vitales. Lo logra empleando el aprendizaje profundo para descubrir dónde se encuentra la arqueología durante las primeras etapas de planificación. Esto permite estimaciones precisas del tiempo y el costo involucrados en la adquisición de permisos de planificación y reduce significativamente el riesgo de descubrir arqueología inesperada durante la construcción.
Los arqueólogos Gabriele Gattiglia y Francesca Anichini, de la Universidad de Pisa en Italia, han desarrollado el proyecto ArchAIDE, una herramienta digital que permite a los arqueólogos fotografiar una pieza de cerámica en el campo e identificarla mediante redes neuronales convolucionales.
Incluso al aprovechar los algoritmos de visión por computadora, los arqueólogos están analizando imágenes satelitales y datos de drones y aviones. También ayuda a automatizar el proceso de detección de posibles sitios arqueológicos en ellos. El año pasado, un equipo de investigadores de la Universidad de Binghamton había desarrollado un algoritmo automatizado para identificar grandes montículos de tierra y conchas construidos por poblaciones nativas del sudeste de América.
Además de encontrar ruinas durante el proceso de excavación, los antropólogos lingüísticos también utilizan la inteligencia artificial para rastrear la evolución de diferentes idiomas. Por ejemplo, DeepMind de Google utilizó una red neuronal profunda llamada PYTHIA para recrear las inscripciones faltantes en griego antiguo a partir de superficies dañadas de objetos hechos de piedra o cerámica.
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