Inteligencia artificial para descubrir más geoglifos, como las líneas de Nazca
¿Cuánto nos queda todavía por descubrir? Ni lo sabemos, pero la inteligencia artificial podría también ayudar, tal y como lo han hecho IBM y la Universidad Yamagata para sacar a la luz más geoglifos.
Los arqueólogos descubrieron por primera vez las misteriosas líneas de Nazca en el sur de Perú mientras viajaban a pie a fines de la década de 1920. Durante casi un siglo, las nuevas tecnologías como la detección y las imágenes hiperespectrales remotas basadas en satélites o drones, han ayudado a los investigadores a descubrir cientos de estas figuras en un área que abarca unos 500 kilómetros cuadrados. Investigadores de la Universidad Yamagata de Japón han descubierto más de 100 nuevos geoglifos desde 2006, pero ahora estos científicos buscan trabajar de manera más eficiente y mejorar su capacidad de encontrar y estudiar nuevos geoglifos mediante el uso de la plataforma IBM PAIRS y la inteligencia artificial (IA).
Creadas entre los años 500 antes de Cristo y 500 después de Cristo, las líneas de Nazca representan formas de diversa complejidad, desde formas geométricas simples y plantas hasta diseños zoomorfos de animales, algunos de varios cientos de metros de longitud, grabados en el terreno. Todavía se desconoce el propósito exacto de los geoglifos, designados Patrimonio de la Humanidad por la UNESCO en 1994. Han surgido muchas teorías sobre las razones por las cuales las antiguas culturas Nazca las crearon, desde marcar puntos de solsticio hasta ofrecer arte a deidades en el cielo. Al descubrir más de estas misteriosas formaciones, los arqueólogos esperan juntar pistas sobre su existencia.
Análisis geoespacial a gran escala
Con la esperanza de descubrir nuevas formaciones, comprender mejor la complejidad y la cultura de las líneas de Nazca y crear conciencia sobre su existencia, los arqueólogos de IBM Research y Yamagata están implementando conjuntamente IBM PAIRS Geoscope, la tecnología de inteligencia artificial basada en la nube de IBM para escalar el análisis geoespacial a gran escala con conjuntos de datos muy complejos. Hasta ahora PAIRS de IBM se utilizaba para la identificación de cultivos y el manejo del riego, así como para monitorizar el crecimiento de la vegetación alrededor de activos como líneas eléctricas para reducir el riesgo de cortes.
Para la investigación de Yamagata, PAIRS ofrece la capacidad única de analizar conjuntos de datos geoespaciales y temporales masivos y dispares de varias fuentes, incluidas capas de datos LiDAR, que se utilizan para detectar y examinar la superficie de la Tierra, junto con imágenes de drones, imágenes satelitales y información de levantamiento geográfico, para ayudar a revelar nuevas líneas y formaciones. Dicha integración suele ser un desafío difícil dada la escala y la heterogeneidad de estas fuentes de datos. Usando enfoques tradicionales, requeriría un tiempo significativamente más largo para integrar estos tipos de volúmenes de datos, lo que podría agregar meses al proceso de descubrimiento. Con PAIRS, se espera que estas mismas tareas y análisis tomen tan sólo unos minutos.
Antes de que Yamagata adoptara y desplegara PAIRS, los investigadores de la universidad e IBM pasaron los últimos meses investigando la viabilidad de la inteligencia artificial para ayudar a localizar y comprender mejor las nuevas formaciones. Descubrir nuevas formaciones de la Línea Nazca ha sido históricamente difícil debido a la cantidad de "ruido blanco" que las rodea, incluidas las carreteras y los senderos de inundación. El objetivo inicial de los investigadores era explorar si la IA podría ayudar a examinar enormes cantidades de datos para identificar pistas relevantes que podrían conducir a descubrir nuevas cifras.
Para probar esta teoría, IBM y Yamagata utilizaron IBM Watson Machine Learning Accelerator (WMLA) en IBM Power Systems para ayudar a los investigadores a analizar rápidamente imágenes de drones y satélites para identificar posibles nuevos geoglifos. Después de entrenar una red neuronal profunda para identificar las líneas de Nazca, los investigadores alimentaron al sistema con más imágenes para ver si la IA podía detectar marcas que los investigadores no habían detectado. El proceso fue un éxito, ya que el modelo de inteligencia artificial descubrió una figura parecida a un humanoide en esas imágenes que los investigadores no pudieron detectar, lo que resultó en el descubrimiento de una nueva formación de líneas de Nazca.
IBM Research y Yamagata esperan integrar grandes conjuntos de datos, multimodales y dispares utilizando PAIRS. Su esperanza es que al entrenar modelos de inteligencia artificial y aprendizaje profundo en estos volúmenes de información única y no estructurada, puedan obtener información valiosa que podría conducir a mayores descubrimientos e información que rodean las Líneas de Nazca.