L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando l’archeologia, accelerando la scoperta di oltre 300 nuovi geoglifi a Nazca. L’AI analizza immagini ad alta risoluzione, rilevando dettagli invisibili a occhio umano.
L’archeologia tradizionale si è basata per lungo tempo su metodi manuali per identificare, documentare e analizzare reperti antichi. Tuttavia, con l’avvento dell’intelligenza artificiale (AI), questa disciplina sta vivendo una trasformazione profonda, in particolare nella capacità di accelerare le scoperte e migliorare la precisione delle ricerche. Questo articolo esplora il caso della scoperta dei geoglifi di Nazca, un’area già nota per i suoi misteriosi disegni incisi sul terreno, utilizzando tecnologie di AI avanzate per rilevare nuovi geoglifi in tempi record.
I geoglifi, per definizione, sono motivi creati sul terreno rimuovendo pietre o strati di sabbia per esporre il substrato più chiaro. Queste antiche opere d’arte sono straordinariamente conservate nel deserto di Nazca, un’area protetta dal clima arido. La sfida, però, risiede nella scoperta di nuovi esemplari di piccole dimensioni, non visibili a occhio nudo o tramite le tecniche di rilevamento tradizionali.
Il ruolo dell’intelligenza artificiale nella scoperta dei geoglifi
L’intelligenza artificiale sta rapidamente diventando uno strumento indispensabile per l’archeologia, specialmente in contesti come quello di Nazca, dove il terreno desertico si estende per centinaia di chilometri quadrati. Il problema principale con la rilevazione di geoglifi è la loro scala variabile: mentre alcuni di essi, come le famose “linee di Nazca”, possono essere osservati da altezza aerea e sono estesi per decine di metri, altri, soprattutto i “geoglifi di tipo rilievo”, sono molto più piccoli e difficili da identificare.
Attraverso l’uso di reti neurali convolutive (CNN), un modello avanzato di intelligenza artificiale, gli archeologi sono stati in grado di analizzare rapidamente grandi quantità di immagini aeree ad alta risoluzione e individuare caratteristiche sul terreno che indicano la presenza di geoglifi. Ciò è stato particolarmente utile per rilevare i geoglifi di tipo rilievo, che spesso misurano solo pochi metri e sono sparsi lungo antichi percorsi e sentieri.
Un importante fattore di successo dell’AI in questo campo è la capacità di “apprendimento supervisionato”. Le reti neurali vengono addestrate utilizzando immagini di geoglifi già conosciuti, in modo da riconoscere automaticamente nuove strutture con caratteristiche simili. In questo caso, le immagini dei geoglifi noti sono state segmentate e utilizzate per creare un modello predittivo in grado di scansionare nuove aree e rilevare potenziali candidati.
La rivoluzione delle scoperte archeologiche
Un esempio emblematico di come l’AI stia trasformando il lavoro degli archeologi è la recente scoperta di oltre 300 nuovi geoglifi nel deserto di Nazca. Prima dell’implementazione di sistemi AI, il ritmo delle scoperte era relativamente lento, con un media di circa 1,5 nuovi geoglifi scoperti all’anno dal 1940 al 2000. Tuttavia, con l’introduzione di tecnologie di imaging satellitare e droni, il numero è salito a circa 18,7 all’anno tra il 2004 e il 2020. Ora, con l’uso dell’AI, questo ritmo è aumentato di 16 volte, permettendo la scoperta di 303 nuovi geoglifi in soli sei mesi di lavoro sul campo.
Questo risultato non solo ha incrementato in maniera esponenziale il numero di geoglifi conosciuti, ma ha anche contribuito a migliorare la comprensione delle differenze funzionali tra i vari tipi di geoglifi. Per esempio, è stato confermato che i geoglifi di tipo lineare, di grandi dimensioni, erano probabilmente legati a cerimonie religiose o comunitarie, mentre quelli di tipo rilievo, più piccoli e situati vicino a percorsi antichi, potrebbero essere stati utilizzati per comunicare informazioni relative ad attività umane specifiche.
Come funziona l’intelligenza artificiale nell’archeologia
L’applicazione dell’intelligenza artificiale in questo contesto si basa su tecniche di machine learning, in particolare le reti neurali convolutive. Queste reti sono particolarmente efficaci nell’analisi di immagini, poiché possono identificare pattern e strutture nascoste nei dati visivi. Per addestrare il modello AI, i ricercatori hanno utilizzato immagini ad alta risoluzione della Pampa di Nazca, dividendole in piccoli segmenti e fornendo al sistema esempi di geoglifi conosciuti.
Un approccio chiave è stato l’uso della “fine-tuning”, un processo in cui un modello AI pre-addestrato su immagini generali (ad esempio, fotografie di oggetti comuni) viene perfezionato per uno specifico compito, in questo caso la rilevazione di geoglifi. Grazie a questa tecnica, l’AI ha potuto individuare geoglifi anche con un numero limitato di esempi di addestramento. Ciò ha permesso di affrontare la sfida di identificare piccole strutture con scarso contrasto visivo, che sarebbero state difficili da rilevare con l’ispezione umana diretta.
Inoltre, il sistema ha generato una “mappa di probabilità” dei geoglifi, segnalando aree ad alta probabilità di contenere nuovi geoglifi. Queste aree sono poi state verificate dagli archeologi attraverso sopralluoghi sul campo, confermando l’autenticità delle scoperte.
Implicazioni e vantaggi dell’archeologia AI-assistita
L’uso dell’intelligenza artificiale in archeologia ha vantaggi considerevoli. Prima di tutto, riduce drasticamente il tempo necessario per esplorare vaste aree. Tradizionalmente, le ricerche sul campo in aree come Nazca richiedono mesi, se non anni, per essere completate. L’AI consente di analizzare grandi quantità di dati in tempi relativamente brevi, permettendo agli archeologi di concentrarsi direttamente sulle aree di maggiore interesse.
Un altro vantaggio chiave è la capacità dell’AI di rilevare strutture che sarebbero invisibili a occhio nudo o difficili da rilevare con strumenti convenzionali. Questo è particolarmente importante per i geoglifi di tipo rilievo, che sono spesso piccoli e scarsamente visibili nelle immagini satellitari tradizionali. L’intelligenza artificiale è in grado di scoprire questi elementi nascosti, permettendo una documentazione più completa e dettagliata del sito.
Sfide e limiti attuali della tecnologia
Nonostante i notevoli progressi, ci sono ancora delle sfide da affrontare nell’applicazione dell’AI all’archeologia. Uno dei problemi principali è la qualità e la disponibilità dei dati di addestramento. Anche se l’AI può essere addestrata con un numero relativamente limitato di esempi, maggiore è la quantità di dati disponibili, migliore sarà la sua capacità di rilevare nuovi geoglifi con precisione.
Inoltre, c’è sempre bisogno di una verifica umana. Sebbene l’AI possa suggerire con alta probabilità la presenza di un geoglifo, sono gli archeologi a dover confermare l’autenticità delle scoperte attraverso sopralluoghi sul campo. Questo processo richiede ancora tempo e risorse, anche se l’AI riduce notevolmente il numero di aree da ispezionare.
Infine, l’uso dell’AI non è privo di rischi per quanto riguarda la protezione e la conservazione del patrimonio culturale. La scoperta di nuovi siti può attirare l’attenzione eccessiva, esponendo i geoglifi a possibili danni causati dal turismo o dal cambiamento climatico.
