No entanto, embora se tenha tornado indispensável no terreno, a deteção remota rapidamente estabeleceu um limite: a quantidade de dados que fornece é demasiado importante para os arqueólogos que devem visualizar e interpretar eles próprios as imagens. É por isso que, nos últimos anos, vários projetos de investigação têm sido dedicados ao desenvolvimento de sistemas de inteligência artificial capazes de ajudar a “classificar” a informação recolhida por deteção remota. E mesmo que nenhuma delas exclua, mais uma vez, a intervenção humana – que todos os investigadores qualificam como essencial para alcançar resultados satisfatórios -, estas IA estão prestes a aumentar vertiginosamente a lista de sítios arqueológicos identificados mas ainda inexplorados.
Luca Casini, pesquisador de inteligência artificial da Universidade de Bolonha, Itália (agora afiliado ao KTH Royal Institute of Technology em Estocolmo, Suécia), está entre os cientistas que têm pensado nos últimos anos sobre o potencial do aprendizado de máquina – ou aprendizagem profunda – em questões de arqueologia. Treinado para detectar sítios arqueológicos já conhecidos em imagens de satélite cobrindo uma área de 66 mil quilômetros quadrados na planície aluvial do sul da Mesopotâmia, seu algoritmo alcançou uma taxa de precisão de quase 80% na hora de responder à pergunta: “Onde os arqueólogos deveriam cavar? “
“Nosso objetivo não era criar um sistema perfeito, mas sim um que pudesse selecionar rapidamente locais que ‘parecessem sítios’, para que a experiência humana e a energia não fossem desperdiçadas no estudo de áreas extremamente grandes, explica Luca Casini. É claro que a intervenção humana continua a ser essencial, com muitos factores a entrar em jogo quando se decide que o que parece ser uma pequena colina numa fotografia de satélite é na verdade um sítio arqueológico.”
Desde 2021, o projeto Cultural Landscapes Scanner (CLS), nascido da colaboração entre o Instituto Italiano de Tecnologia, de Génova, e a Agência Espacial Europeia (ESA), também tem trabalhado para refinar a deteção de locais por IA a partir de imagens de satélite. . Programado para durar até o final de 2024, o CLS deverá divulgar seus resultados em breve. Certos projectos, no entanto, já deram provas concretas e, muito recentemente, conduziram a descobertas extraordinárias.
Leia tambémDartmouth, 1956: o nascimento da inteligência artificial
Uma miríade de novos geoglifos de Nazca
No dia 23 de setembro de 2024, durante coletiva de imprensa organizada na Embaixada do Japão em Lima, Peru, Masato Sakai, arqueólogo da Universidade de Yamagata (Japão), anunciou um dos maiores avanços dos últimos anos no campo da arqueologia pré-colombiana. “Pesquisa acelerada por IA identificou 303 novos geoglifos de Nazca em seis meses de trabalho de campo “, disse ele. Um número que deixa você tonto quando sabe que desde sua descoberta, há quase um século, no deserto de Nazca, 400 quilômetros ao sul de Lima, 430 figuras foram listadas. Em suma, o número conhecido desses misteriosos desenhos traçados na areia há mais de 2.000 anos pelos Nazcas, uma civilização pré-inca que se desenvolveu entre o século III aC e o final do século Século 8, dobrou em poucos meses!
Equipe de Masato Sakai, que estuda a área de 630 km2 desde 2004, fotografa peça por peça em alta resolução e em vista aérea utilizando aviões e drones. Ela então submeteu essas fotos a um programa de aprendizagem artificial desenvolvido com a IBM para descobrir vestígios que são difíceis de detectar pelos olhos humanos. Mais especificamente, para identificar geoglifos figurativos lineares, ou seja, representando animais, humanóides, objetos ou plantas (outros padrões são apenas linhas ou formas geométricas e são chamados de geoglifos geométricos). Infelizmente, a IA ainda não é capaz de desvendar o mistério do seu significado, um dos maiores remanescentes da arqueologia hoje.
Leia tambémDescoberta de 345 novos geoglifos de Nazca graças à IA: finalmente entenderemos sua função?
Permanece sob a areia do deserto saudita
Escavar dunas é um pesadelo para os arqueólogos. Em primeiro lugar porque é difícil distinguir sinais de presença de restos na sua superfície; depois porque cavar a areia remete ao mito de Sísifo: quase assim que são feitos, os buracos acabam se enchendo novamente. Além disso, num ambiente tão extremo, os métodos tradicionais de exploração que utilizam levantamentos de campo são tediosos e, infelizmente, muitas vezes ineficazes. O deserto de Rub al-Khali (Península Arábica), o maior deserto de areia do mundo com os seus 650.000 quilómetros quadrados, é, portanto, um puzzle arqueológico.
Para tentar deitar a mão a alguns dos tesouros que ainda esconde, uma equipa da Universidade Khalifa, em Abu Dhabi, desenvolveu um método de investigação único: a combinação de imagens de radar sintéticas de Abertura (SAR) – uma tecnologia que utiliza ondas de rádio para detectar objetos escondidos sob diferentes tipos de superfícies – e um algoritmo para aprendizado de máquina . A prospecção centrou-se em Saruq al-Hadid, sítio arqueológico perto do Dubai (Emirados Árabes Unidos) onde foram descobertos vestígios de actividade que remontam a 5 mil anos.
O algoritmo permitiu localizar novas áreas de interesse ainda não exploradas com precisão de 50 centímetros, e ainda conseguiu gerar modelos 3D de objetos enterrados. Assim, foi obtido um mapeamento real de estruturas arquitetônicas, cerâmicas e até artefatos metalúrgicos em uma área de um quilômetro quadrado. Em breve deverão começar as escavações para extrair esses tesouros da areia.
Prováveis tumbas de reis nas estepes da Eurásia
Em 2019, por meio de imagens de satélite, pesquisadores das Universidades de Sydney (Austrália) e Berna (Suíça) utilizaram redes neurais convolucionais (CNN) para detectar vestígios antigos da Idade do Ferro nas estepes da Rússia, China e Mongólia, regiões de difícil acesso devido em particular às restrições administrativas e aos conflitos locais. Ao contrário dos métodos tradicionais de aprendizado de máquina, as CNNs exploram as relações entre pixels adjacentes, permitindo a detecção de padrões sutis em imagens complexas.
Gino Caspari, arqueólogo e primeiro autor do estudo, conseguiu identificar o que parecem ser túmulos que ainda não foram registrados, alguns dos quais poderiam abrigar os restos mortais de antigos reis nômades que reinaram há mais de 3.000 anos. É claro que só as investigações de campo permitirão confirmar ou refutar o caráter régio destes relevos.
Outros campos de investigação promissores
Se ainda não permite desencadear sistematicamente escavações nos locais onde é explorado, a inteligência artificial colocou recentemente os arqueólogos em vários caminhos que poderiam ser levados a seguir. Graças à análise automatizada de mapas lidar, redes de valas e estruturas que datam do período Neolítico foram reveladas na Europa Oriental e na Alemanha. Da mesma forma, a América Central é uma zona arqueológica na qual a inteligência artificial está preparada para desempenhar um papel considerável. Na última década, o uso crescente de satélites equipados com lidar permitiu revelar, sob a densa vegetação da península de Yucatán (México), na Guatemala e até em Belize, dezenas de milhares de estruturas e vestígios de ordenamento do território. ligada à civilização maia.
