Les scientifiques ont trouvé 142 gravures plus anciennes au Pérou. Maintenant, l'IA va accélérer la chasse.

Catégorie: Intelligence artificielle Posté 19 novembre

Situées dans le désert de Nazca, au sud du Pérou, les lignes de Nazca sont une collection de gravures géantes qui n'ont de sens qu'à grande hauteur. Maintenant, l'IA aide à accélérer la recherche de symboles plus cachés et a déjà eu un certain succès.

Symboles de sable mystérieux : Depuis leur découverte dans les années 1920, les lignes de Nazca n'ont cessé de mystifier les experts. Créés entre 200 avant notre ère et 600 de notre ère, ils ont été fabriqués en enlevant des pierres pour révéler le sable blanc en dessous et représenter diverses formes géométriques, des personnes et des animaux, connus sous le nom de géoglyphes. En 1994, ils ont été désignés site du patrimoine mondial de l'UNESCO, mais leur but et leur signification ont continué d'échapper aux historiens.

Lire entre les lignes : En 2004, une équipe dirigée par Masato Sakai à l'Université de Yamagata au Japon a commencé un effort concerté pour cartographier toutes les lignes dans l'espoir de les préserver et de comprendre leur signification. Grâce à plus d'une décennie de travail sur le terrain et d'analyse de données 3D haute résolution, l'équipe a découvert 142 nouveaux modèles , a-t-il annoncé le 15 novembre. Les géoglyphes se répartissent en deux catégories principales. De plus grands dessins ressemblant à des animaux, aussi longs que 100 mètres (330 pieds), étaient probablement utilisés pour délimiter les lieux de rituel. Des symboles plus petits, certains inférieurs à 5 mètres (16 pieds), servaient probablement de repères aux voyageurs.

Tâche difficile: Il y a beaucoup plus de gravures qui attendent d'être découvertes, mais le processus pour les trouver est devenu plus difficile. De nombreuses lignes ont été endommagées par les inondations, les routes et l'expansion urbaine. Les chercheurs pensent qu'ils couvrent également une zone beaucoup plus vaste qu'on ne l'imaginait auparavant, ce qui prendrait beaucoup plus de temps pour rechercher en utilisant les méthodes traditionnelles.

Un coup de main: En collaboration avec IBM Research, l'équipe déploie actuellement des algorithmes d'apprentissage en profondeur pour aider à accélérer la chasse. Les chercheurs utilisent une plate-forme cloud pour assembler d'énormes quantités de données géospatiales, y compris des images lidar, drone et satellite et des relevés géographiques, afin de créer des cartes haute fidélité des zones de recherche.

Ils entraînent ensuite un réseau de neurones à reconnaître les modèles de données des lignes connues pour en rechercher de nouvelles. Même pendant les tests, l'équipe a découvert une nouvelle conception - une figure humanoïde plus petite (ci-dessus) - qui avait été manquée dans les données précédemment collectées. La découverte n'a pris que deux mois; les méthodes précédentes prenaient généralement des années.

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