Forschende von IBM Japan und dem Yamagata University Institute of Nasca konnten mithilfe neuer Methoden gleich vier weitere Geoglyphen im nördlichen Gebiet der Nazca-Pampa ausfindig machen. Der archäologische Fund war möglich, weil sie die Objekterkennung auf hochauflösenden Luftbildern durch Deep Learning optimiert haben.

Archäologischer Fund: KI entdeckt weitere Nazca-Linien

In ihrer Studie erklärten die Wissenschaftler*innen den Ansatz hinter ihrem archäologischen Fund als ein neues Beispiel für die Kombination aus Feldforschung und KI, der die Zukunft der Archäologie positiv prägen könnte.

Maschinelles Lernen (Deep Learning) ist eine Variante künstlicher Intelligenz. Hier geben Programmierer die Strategien vor, nach denen Daten analysiert werden, jedoch bestimmen sie nicht jedes einzelne Detail. Stattdessen verbessert der Algorithmus eigenständig seine Vorgehensweise bei der Datenanalyse innerhalb eines vorgegebenen Rahmens.

So stand man anfänglich vor dem Problem, dass es aufgrund der äußerst begrenzten archäologischen „Ground Truth“-Daten (durch Geländeerkundung am Boden aufgenommene Informationen) und ihrer Unterschiede in Bezug auf Größe und Design schwierig ist, neue Nazca-Linien zu erkennen, indem man maschinelles Lernen nur auf den bekannten Geoglyphen trainiert.

Daher haben die Forschenden eine Pipeline für maschinelles Lernen entwickelt, um derartige Daten zu verarbeiten und die besonderen Herausforderungen der Archäologie zu bewältigen. Mit diesem Ansatz identifizierten sie vier neue Geoglyphen im nördlichen Gebiet der Nazca-Pampa, die anschließend durch Vermessungen vor Ort verifiziert wurden.

Neu entdeckte Nazca-Linien:

ein Humanoid
ein Beinpaar
ein Fisch
ein Vogel

Deutlich schneller dank KI

Wie es in der Studie weiter heißt, konnte man den aktuellen archäologischen Fund machen, weil sich Geoglyphenkandidaten durch die neue Methode etwa 21-mal schneller identifizieren lassen als mit dem bloßen Auge allein. Da die bisher bekannten Geoglyphen ähnliche Merkmale aufweisen, helfen diese bei der Identifizierung neuer Abbildungen. Auf diese Weise können weitere Designs herausgefiltert werden.

In einer Pressemitteilung der Yamagata University dazu hieß es:

„Es wird erwartet, dass die entwickelte Technologie die akademische Forschung und die Bemühungen zur Erhaltung von Geoglyphen erheblich beschleunigen wird. […] Deep-Learning-Modelle lernen aus (in der Regel) einer großen Menge von Bilddaten, um die hierarchischen Merkmale von Objekten zu verstehen. Auf der Grundlage dieses Lernens erwerben sie die Fähigkeit, Objekte, die in neuen Bildern erscheinen, genau zu erkennen“
Yamagata University Institute of Nasca

Quellen: „Accelerating the discovery of new Nasca geoglyphs using deep learning“ (2023, Journal of Archaeological Science), Yamagata University

Seit dem 24. Februar 2022 herrscht Krieg in der Ukraine. Hier kannst du den Betroffenen helfen.