Как ИИ ускоряет поиск древних каменных сооружений

Ученые проверили, способен ли искусственный интеллект находить древние каменные постройки на спутниковых снимках. Исследование проводилось на северо-западе Саудовской Аравии, где сохранились сотни сооружений возрастом в сотни тысяч лет.

Регион Джубба и окружающая его пустыня Нефуд на северо-западе Саудовской Аравии — часть ландшафта, где искусственный интеллект используется для картирования и идентификации древних каменных сооружений по спутниковым снимкам

Источник: NASA

На протяжении тысячелетий люди в Саудовской Аравии строили из камня разные сооружения — от простых курганов до сложных ритуальных конструкций. Эти объекты помогают ученым понять, как жили древние общины и как они приспосабливались к изменению климата. Чтобы их изучать, археологи обычно проводят долгие полевые работы или вручную ищут сооружения на спутниковых снимках, что очень трудоемко. Группа исследователей проверила, может ли искусственный интеллект ускорить этот процесс.

Работа велась на территории около 2500 квадратных километров в северо-западной части Саудовской Аравии, где почти нет дождей. Однако в прошлом здесь были оазисы и более благоприятные условия для жизни. Ученые выбрали именно эти места, потому что вокруг холмов и гор здесь особенно много сохранившихся каменных построек, а также древние рисунки на скалах и следы жизни людей, возраст которых — сотни тысяч лет.

Примеры смоделированных структур и диапазоны их размеров: (A) курган, (B) клеточная структура, (C) кольцевой курган, (D) подвесной, (E) мустатиль и (F) треугольник

Источник: Journal of Archaeological Science

Чтобы научить ИИ распознавать сооружения, команда использовала спутниковые снимки и три разных модели искусственного интеллекта: MA-Net, SegFormer и U-Net. Все они учились находить и обводить каменные постройки. Лучше всего справилась MA-Net, чуть хуже — SegFormer, но он оказался стабильнее при работе с разными формами. Важным открытием стало то, что качество снимков сильно влияет на результат: когда разрешение увеличили, точность обнаружения выросла почти вдвое. Да, обработка стала дольше — с 10 до 22 минут на модель, — но результат того стоил.

Однако не все сооружения удавалось найти одинаково легко. Крупные прямоугольные постройки — мустатилы — ИИ находил отлично. А вот небольшие насыпи, похожие на обычные камни, или редкие треугольные конструкции, которых в обучающих данных было всего восемь, — давались труднее. Некоторые модели вообще не смогли их распознать.

ИИ не может стать заменой археологам, не может подтвердить возраст или назначение объекта, но может быстро показать, где стоит искать. Это экономит время и помогает быстрее находить и защищать памятники, особенно в труднодоступных районах.

Ранее Наука Mail рассказывала о том, что ученые научили ИИ лучше понимать физику для моделирования реального мира.