日本IBMと山形大学ナスカ研究所の研究者らは、新しい方法を使用して、ナスカのすばらしさの北部地域でさらに4つの地上絵を発見することに成功した。深層学習を使用して高解像度航空画像上の物体検出を最適化したため、考古学的発見が可能になりました。
考古学的発見: AI がさらに多くのナスカの地上絵を発見
研究の中で科学者らは、考古学の未来を前向きに形作る可能性がある現地調査とAIの組み合わせの新たな例として、考古学的発見の背後にあるアプローチを説明した。
機械学習 (ディープラーニング) は人工知能の一種です。ここで、プログラマーはデータを分析する戦略を指定しますが、すべての詳細を決定するわけではありません。代わりに、アルゴリズムは、特定のフレームワーク内でデータ分析へのアプローチを独自に改善します。
当初直面した問題は、グラウンドトゥルース考古学データ (地上調査によって収集された情報) が非常に限られており、そのサイズやデザインの違いにより、既知の地上絵のみを対象とした機械学習によって新しいナスカの地上絵を特定することが困難であるということでした。
そこで研究者らは、そのようなデータを処理し、考古学の特別な課題を克服するための機械学習パイプラインを開発した。このアプローチを使用して、彼らはナスカ パンパ地域北部で 4 つの新しい地上絵を特定し、その後現地調査を通じてそれらが確認されました。
新たに発見されたナスカの地上絵:
- 人型の
- 一対の脚
- 魚
- 鳥
AIのおかげで大幅に高速化
研究が続けているように、今回の考古学的発見は、新しい方法を使用すると、肉眼だけで行うよりも約21倍速く地上絵の候補を特定できるため、行われたと述べています。これまでに知られていた地上絵は同様の特徴を持っているため、新しい画像を識別するのに役立ちます。このようにして、さらなるデザインを除外できます。
山形大学のプレスリリースには次のようにありました。
「開発された技術は、学術研究と地上絵保存の取り組みを大幅に加速させることが期待されます。 […] 深層学習モデルは、(通常は) オブジェクトの階層的特徴を理解するために大量の画像データから学習します。この学習に基づいて、新しい画像に表示されるオブジェクトを正確に認識する能力を獲得します。」
山形大学ナスカ研究所