В северния ъгъл на Руб ал-Хали има тайни, заровени в пясъка.

Огромната пустиня от 650 000 квадратни километра на Арабския полуостров е известна като Празния квартал. И за повечето хора, с изключение на оцветените в охра вълни от дюни, тя изглежда празна. Но не и за изкуствения интелект.

Изследователи от университета Халифа в Абу Даби са разработили високотехнологично решение за претърсване на огромни, сухи райони за потенциални археологически обекти.

Традиционно археолозите използват наземни проучвания, за да открият потенциални интересни обекти, но това може да отнеме много време и е трудно в сурови терени, например пустинята.

През последните години дистанционното наблюдение, използващо оптични сателитни изображения от места, като Google Earth, придоби популярност при търсене на необичайни характеристики в големи райони - но в пустинята пясъчните и прашните бури често затъмняват земята в тези изображения, докато шарките на дюните могат да затруднят откриването на потенциални обекти.

„Имахме нужда от нещо, което да ни насочва и да фокусира нашите изследвания“, казва Даяна Франсис, която изучава атмосферата и е един от водещите изследователи в проекта.

Екипът създава алгоритъм за машинно обучение за анализиране на изображения, събрани от радар със синтетична апертура (SAR) - техника за сателитни изображения, която използва радиовълни за откриване на обекти, скрити под повърхности, включително растителност, пясък, почва и лед.

Нито една от двете технологии не е нова: SAR изображенията се използват от 80-те години на миналия век, а машинното обучение набира популярност в археологията. Но използването на двете заедно е ново, казва Франсис, и доколкото й е известно - първото в археологията.

Тя обучава алгоритъма, използвайки данни от място, което вече е известно на археолозите: Сарук ал-Хадид – древно селище на 5000 години в пустинята извън Дубай.

„След като беше обучен, той ни даде индикация за други потенциални области (наблизо), които все още не са разкопани“, казва Франсис.

Тя добавя, че технологията е прецизна до 50 сантиметра и може да създаде 3D модели на очакваната структура, които ще дадат на археолозите по-добра представа какво е заровено отдолу.

В сътрудничество с Dubai Culture - правителствената организация, която управлява обекта, Франсис и нейният екип провеждат наземно проучване, използвайки радар, който „репликира това, което сателитът измерва от космоса“, казва тя.

Сега Dubai Culture планира да разкопае новооткритите зони, а Франсис се надява, че техниката може да разкрие повече заровени археологически съкровища в бъдеще.

Ускоряване на „досадната“ работа

Използването на SAR изображения не е обичайно в археологията поради цената и сложността му.

Но употребата му за идентифициране на погребани места е „наистина вълнуващо“, казва Ейми Хатън, докторант в Института за геоантропология „Макс Планк“, който изследва модели за дълбоко обучение за откриване на археологически структури в Северозападна Саудитска Арабия.

Хатън отбелязва, че с помощта на SAR изображения, които елиминират проблема с разсейването на светлината от прахови частици, Франсис и нейният екип са решили технически подробности, които затрудняват дистанционното наблюдение в пустинните региони.

Университетът Khalifa не е сам в използването на изкуствен интелект за откриване на потенциални археологически места.

Амина Джамбаджансан, докторантка в Института Макс Планк, използва машинно обучение, за да ускори „досадната работа“ на търсене чрез дрон и сателитни изображения с висока разделителна способност.

Нейният проект, който се фокусира върху средновековни погребални места в Монголия - страна с повече от 1.56 млн. кв. км площ (почти колкото Аляска) - разкрива хиляди потенциални места, които Джамбаджансан казва, че тя и нейният екип никога не биха могли да намерят чрез разкопки.

Тя допълва, че докато разходите и изчислителните изисквания на SAR изображенията могат да бъдат пречка за използването му от много изследователи, методът е ценен за пустинни региони, където други технологии не са приложими.

Тя би го обмислила за приложение в пустинята Гоби в Южна Монголия, където „нормални оптични образи“ не дават резултати.

Човек срещу машина

Машинното обучение намира все повече приложения в археологията, въпреки че не всички изследователи се вълнуват от него.

„Има две различни вярвания“, казва Хю Томас, преподавател по археология в университета в Сидни и съдиректор на проекта за праисторически разкопки АлУла и Хайбар в Саудитска Арабия.

От една страна, хората използват технологични решения, като AI, за идентифициране на места. От друга, има и такива, които вярват, че се нуждаете от „обучено археологическо око“, за да идентифицирате структури, обяснява той.

Въпреки че технологията може да помогне за идентифициране и наблюдение на археологически обекти - особено такива, които са застрашени от промени в земеползването, изменение на климата и грабежи - Томас е предпазлив относно прекомерното й използване.

„Начинът, по който бих искал да използвам този вид технология, е в области, в които няма или има много малка вероятност за археологически обекти, което позволява на изследователите да се съсредоточат повече върху други места, от които очакваме повече“, казва Томас.

Разкриване на миналото

Истинският тест на технологията ще се случи следващия месец, когато започнат разкопките в комплекса Сарук ал-Хадид, който е с площ от 6.2 квадратни километра, но са разкрити само около 10%, според Dubai Culture.

Ако археолозите намерят структурите, прогнозирани от алгоритъма, Dubai Culture планира да използва технологията, за да разкрие още обекти.

Франсис и нейният екип публикуваха статия за своите открития миналата година и продължават да обучават алгоритъма, за да подобрят неговата прецизност, преди да разширят употребата му.

„Идеята е да изнасяме технологията в други области, особено Саудитска Арабия, Египет, може би и пустините в Африка“, казва тя.

Новините на Darik Business Review във Facebook , Instagram , LinkedIn и Twitter !