Los científicos han encontrado 142 grabados antiguos más en Perú. Ahora la IA acelerará la caza.

Categoría: Inteligencia artificial Al corriente 19 de noviembre

Ubicadas en el desierto de Nazca en el sur de Perú, las Líneas de Nazca son una colección de grabados gigantes que solo tienen sentido desde una gran altura. Ahora AI está ayudando a acelerar la búsqueda de más símbolos ocultos, y ya ha tenido cierto éxito.

Misteriosos símbolos de arena: Desde su descubrimiento en la década de 1920, las Líneas de Nazca han seguido desconcertando a los expertos. Creados entre 200 a. C. y 600 d. C., se hicieron quitando piedras para revelar la arena blanca debajo y representar varias formas geométricas, personas y animales, conocidos como geoglifos. En 1994 fueron designados Patrimonio de la Humanidad por la UNESCO, pero su propósito y significado siguen eludiendo a los historiadores.

Leyendo entre lineas: En 2004, un equipo dirigido por Masato Sakai en la Universidad de Yamagata en Japón comenzó un esfuerzo concertado para mapear todas las líneas con la esperanza de preservarlas y comprender su significado. A lo largo de más de una década de trabajo de campo y el análisis de datos 3D de alta resolución, el equipo ha descubierto 142 nuevos diseños , anunció el 15 de noviembre. Los geoglifos se dividen en dos categorías principales. Es probable que se usaran diseños más grandes parecidos a animales, de hasta 100 metros (330 pies), para demarcar los lugares del ritual. Los símbolos más pequeños, algunos de menos de 5 metros (16 pies), probablemente sirvieron como puntos de referencia para los viajeros.

Tarea difícil: Hay muchos más grabados a la espera de ser descubiertos, pero el proceso de encontrarlos se ha vuelto más difícil. Muchas de las líneas han sido dañadas por inundaciones, carreteras y expansión urbana. Los investigadores creen que también abarcan un área mucho más grande de lo que se había imaginado anteriormente, lo que llevaría mucho más tiempo buscar con métodos tradicionales.

Una mano amiga: En colaboración con IBM Research, el equipo ahora está implementando algoritmos de aprendizaje profundo para ayudar a acelerar la búsqueda. Los investigadores están utilizando una plataforma en la nube para unir cantidades masivas de datos geoespaciales, incluidas imágenes LIDAR, drones y satelitales y estudios geográficos, para crear mapas de alta fidelidad de las áreas de búsqueda.

Luego están entrenando una red neuronal para reconocer los patrones de datos de líneas conocidas para buscar otras nuevas. Incluso durante las pruebas, el equipo descubrió un nuevo diseño, una figura humanoide más pequeña (arriba), que se había perdido en los datos recopilados anteriormente. El descubrimiento tomó solo dos meses; los métodos anteriores normalmente tomaban años.

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