科學家用AI來解密納斯卡線條

科學家用AI來解密納斯卡線條

將深度學習和現(xiàn)場研究相結合,可以幫助發(fā)現(xiàn)和保護這一文化遺產。

如果你能夠從鳥瞰角度觀察秘魯南部海岸線,你會看到數(shù)十個奇怪生物的圖案:一只巨大的蜘蛛、鯨魚、蜂鳥和禿鷹。這些是納斯卡線條,秘魯自己的考古謎團。這些線條最早在20世紀初被發(fā)現(xiàn),據(jù)說是在公元前400年至公元650年之間創(chuàng)作的,但人們如何創(chuàng)作出這些長達數(shù)十到數(shù)百英尺的沙漠圖案,仍然有些神秘。

雖然已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了數(shù)百個這些奇怪的圖案,但仍有更多的線條令最仔細的觀察者無法找到。因此,新的搜索方法依賴于非人類的幫手。根據(jù)《考古科學雜志》的一份報告,一種人工智能方法最近能夠勘察出四條新的線條。

多年來,包括主要作者Masato Sakai在內的研究人員一直在尋找隱藏的納斯卡線條。截至2022年12月,他的團隊使用衛(wèi)星圖像、航空攝影、激光雷達掃描和其他方法在納斯卡潘帕(Nazca Pampa)發(fā)現(xiàn)了168個新的地上繪圖。根據(jù)Live Science的報道,2016年,在拍攝了一些特別高分辨率的線條照片后,Sakai和他的團隊更進一步。

研究人員與IBM日本和IBM美國的Thomas J. Watson研究中心合作,使用21個已知的納斯卡地上繪圖來訓練深度學習系統(tǒng),讓其了解要尋找什么,或者通常在這些圖案中發(fā)現(xiàn)的元素。然后,他們讓程序瀏覽航空照片。第一個由AI捕獲的納斯卡線條,一個奇怪的人形生物,已經(jīng)于2019年被發(fā)現(xiàn),最近該軟件又揭示了另外三條線條,包括一對長達250英尺的腿和一條長達62英尺的魚。

根據(jù)該報告,深度學習系統(tǒng)在分析航空照片時比人類快約21倍。根據(jù)該論文,要研究整個納斯卡潘帕以識別具象圖案(不包括許多幾何或線性圖案),需要一個人類考古學家連續(xù)工作68天。有了AI的幫助,這可能只需要78個小時。

與其他具有文化或生態(tài)重要性的場所一樣,納斯卡線條面臨著來自氣候變化、人類活動等方面的威脅。時間對于找到和保護這些古怪的人類歷史遺跡至關重要,Sakai和他的團隊寫道,現(xiàn)場研究和人工智能的結合可能會導致“更高效和有效的調查”。

本文譯自 Popular Science,由 bali 編輯發(fā)布。

使用AI應用程序尋找納斯卡地畫


通過深度學習識別的四個新的納斯卡地畫。(A) 一個人形,浮雕型。(B) 一對腿,線型。(C) 一條魚,浮雕型。(D) 一只鳥,線型。(B到D)在本文中首次向公眾展示。

來自山形大學、日本IBM公司和巴黎第一大學潘提翁-索邦分校的一個考古學家團隊使用人工智能應用程序來定位以前未知的納斯卡地畫。在《考古科學雜志》上報道的他們的研究中,該小組使用各種數(shù)據(jù)源來教導一個人工智能應用程序。

納斯卡地畫因其巨大的規(guī)模而聞名于世--這些圖像是由古代人在沙漠地面的凹陷處創(chuàng)造的,只有從飛機上才能完全欣賞到。它們是在一個高而干旱的高原上形成的,這個高原在一個方向上延伸了大約80公里,在另一個方向上延伸了400公里。

自從西班牙探險家重新發(fā)現(xiàn)這些地畫以來,它們激發(fā)了許多研究工作。有些人試圖了解它們的意義和制作的原因,而另一些人則只是試圖找到所有的地畫。不知道有多少人被創(chuàng)造出來,所以考古學家和歷史學家繼續(xù)尋找更多。在這項新的努力中,研究小組利用人工智能來幫助尋找。


空中照片的推斷結果。(A) 航拍照片的推斷結果的例子。這是用于測試的航拍照片的一部分,這些照片在納斯卡潘帕的北部地區(qū)(400米×800米)。 B至L)DL模型的推斷結果。(B到F)檢測到的測試數(shù)據(jù)。(G到H)未檢測到的測試數(shù)據(jù)。(I到L)過度檢測的項目。

研究小組注意到,已經(jīng)收集了大量關于存在地畫的地區(qū)的數(shù)據(jù)--其中包括從飛機、無人機和衛(wèi)星拍攝的照片,以及LiDAR。最有幫助的是航拍照片,它以每像素0.1米的分辨率繪制了整個地區(qū)的地圖。

該團隊在地畫數(shù)據(jù)上訓練了一個人工智能應用程序,然后讓它在詳細的照片中搜索新的地畫。他們發(fā)現(xiàn)了四個新的地畫:一個看起來像一個拿著棍子的人,一對腿,一只鳥和一條魚。人類地畫的長度為5米。魚的長度為19米,鳥的長度為17米,而一對腿的長度為78米。

研究人員建議,他們的方法可以加以改進,以幫助在該地區(qū)找到更多的地畫,并修改為用于其他考古圖像搜索應用。

本文譯自 phys.org,由 bali 編輯發(fā)布。

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2023-06-14
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