Forskere har fundet 142 flere gamle raderinger i Peru. Nu vil AI fremskynde jagten.

Kategori: Kunstig intelligens Udsendt 19. nov

Beliggende i Nazca-ørkenen i det sydlige Peru, er Nazca-linjerne en samling gigantiske raderinger, der kun giver mening fra stor højde. Nu hjælper AI med at fremskynde jagten på flere skjulte symboler – og har allerede haft en vis succes.

Mystiske sandsymboler: Siden deres opdagelse i 1920'erne har Nazca-linjerne fortsat med at mystificere eksperter. De blev skabt mellem 200 f.Kr. og 600 e.Kr., og de blev lavet ved at fjerne sten for at afsløre det hvide sand under og afbilde forskellige geometriske former, mennesker og dyr, kendt som geoglyffer. I 1994 blev de udpeget som et UNESCOs verdensarvssted, men deres formål og betydning er fortsat med at undvige historikere.

Læser mellem linjerne: I 2004 begyndte et hold ledet af Masato Sakai ved Yamagata University i Japan en fælles indsats for at kortlægge alle linjerne i håb om at bevare dem og forstå deres betydning. Gennem mere end et årti med feltarbejde og analyse af 3D-data i høj opløsning har teamet afslørede 142 nye designs , annoncerede det den 15. november. Geoglyferne falder i to hovedkategorier. Større dyrelignende designs, så lange som 100 meter (330 fod), blev sandsynligvis brugt til at afgrænse steder for ritualer. Mindre symboler, nogle mindre end 5 meter (16 fod), tjente sandsynligvis som waypoints for rejsende.

Vanskelig opgave: Der er mange flere raderinger, der venter på at blive opdaget, men processen med at finde dem er blevet sværere. Mange af linjerne er blevet beskadiget af oversvømmelser, veje og byudvidelse. Forskerne mener, at de også spænder over et langt større område end hidtil forestillet sig, hvilket ville tage markant længere tid at søge med traditionelle metoder.

En hjælpende hånd: I et samarbejde med IBM Research implementerer teamet nu deep-learning algoritmer for at hjælpe med at fremskynde jagten. Forskerne bruger en cloud-platform til at sammenføje enorme mængder geospatiale data, herunder lidar-, drone- og satellitbilleder og geografiske undersøgelser, for at skabe high-fidelity-kort over søgeområderne.

De træner derefter et neuralt netværk til at genkende datamønstrene for kendte linjer for at lede efter nye. Selv under testen opdagede holdet et nyt design - en mindre menneskelig figur (ovenfor) - som var blevet savnet i tidligere indsamlede data. Opdagelsen tog kun to måneder; tidligere metoder havde typisk taget år.

For at få flere historier som denne leveret direkte til din indbakke, tilmeld dig vores Webby-nominerede AI-nyhedsbrev The Algorithm. Det er gratis.