Дослідники застосували штучний інтелект , щоб знайти рибу, птаха та відносно велику пару ніг у пустелі Наска в Перу. Вони існують там щонайменше 2400 років.
Використовуючи штучний інтелект із глибоким навчанням, вчені виявили нові геогліфи на об’єкті Всесвітньої спадщини ЮНЕСКО, де вже виявлено понад 350 геогліфів. У дослідженні, опублікованому в Journal of Archeological Science , автори стверджують, що за допомогою глибокого навчання виявлення об’єктів на аерофотознімках з високою роздільною здатністю вони можуть пришвидшити пошук нових геогліфів приблизно в 21 раз, порівняно з пошуком. лише неозброєним оком. Метод також має підвищену точність.
У 2019 році команда виявила місцезнаходження гуманоїдної фігури і тепер може додати пару ніг довжиною 250 футів, рибу шириною 62 фути та птаха приблизно 56 футів у поперечнику до свого списку відкриттів.
Масато Сакаї, провідний автор дослідження, працював із супутниковими знімками у пошуках геогліфів з 2004 року, повідомляє Live Science . Але лише в 2016 році, коли група отримала новий набір фотографій з високою роздільною здатністю, вони застосували систему глибокого навчання IBM «Watson», щоб допомогти відкрити нові елементи геогліфів.
«Навіть при візуальному огляді людиною бувають випадки пропущених або нерозпізнаних геогліфів», — пишуть автори. «Наприклад, нещодавно виявлений геогліф людини знаходився поруч зі знаменитим геогліфом колібрі, але ніколи раніше його не знаходили. За допомогою глибокого навчання можна виявити більше геогліфів».
Для подальшого підтвердження висновків команди на місцях відвідали місця, щоб понюхати щойно виявлені зображення, які зазвичай створюються шляхом видалення чорного каменю з пустелі, щоб показати білий пісок під ним.
Оскільки невідкриті геогліфи зараз ризикують знищити, автори кажуть, що ідентифікація цих творів мистецтва може допомогти уникнути загрози їх втрати. «Прискорюючи дослідницький процес, — пишуть автори , — наш метод робить внесок у археологію, встановлюючи нову парадигму, яка поєднує польові дослідження та штучний інтелект, що веде до більш ефективних і ефективних досліджень». Джерело