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Líneas de Nasca: descubren cuatro nuevos geoglifos gracias a la inteligencia artificial

Equipo de arqueólogos japoneses de la universidad de Yamagata, destaca publicación National Geographic

Gracias a la inteligencia artificial, un equipo de arqueólogos japoneses de la universidad de Yamagata descubrió recientemente cuatro nuevos geoglifos en la pampa de Nasca, los cuales se suman a los revelados el 2022.

Gracias a la inteligencia artificial, un equipo de arqueólogos japoneses de la universidad de Yamagata descubrió recientemente cuatro nuevos geoglifos en la pampa de Nasca, los cuales se suman a los revelados el 2022.

12:11 | Lima, jun. 6.

Gracias a la inteligencia artificial, un equipo de arqueólogos japoneses de la universidad de Yamagata descubrió recientemente cuatro nuevos geoglifos en las pampas de Nasca, los cuales se suman a los revelados el 2022.

Así lo dio a conocer la prestigiosa publicación National Geographic en un artículo que detalla que los cuatro nuevos geoglifos representan a una figura humanoide, un par de piernas, un pez y un ave. Estos nuevos hallazgos fueron posibles gracias a una tecnología de inteligencia artificial conocida como Deep Learning. 


El geoglifo humanoide se ha representado sosteniendo un garrote en su mano derecha y mide cinco metros de largo; el geoglifo del pez se muestra con la boca muy abierta y tiene una longitud de 19 metros. Finalmente, el geoglifo del ave mide 17 metros y el par de piernas se extienden 78 metros.

"Hemos desarrollado una canalización de Deep Learning, o Aprendizaje Profundo (un sistema que se acerca cada vez más a la forma de percepción humana), que aborda los desafíos que surgen con frecuencia en la tarea de detección de objetos de imágenes arqueológicas. Nuestro método permite el descubrimiento de objetivos previamente inalcanzables al permitir que Deep Learning aprenda representaciones de imágenes con una mejor generalización y rendimiento", explican los arqueólogos japoneses, autores del estudio publicado en Journal of Archaeological Science.


"Además, al acelerar el proceso de investigación, nuestro enfoque hace avanzar la arqueología al introducir un paradigma novedoso que combina la investigación de campo y la inteligencia artificial, lo que da como resultado investigaciones más efectivas y eficientes", sostienen los investigadores.


Uso de la IA


Desde el 2004, un equipo de científicos japoneses dirigido por Makato Sakai, de la universidad de Yamagata, ha utilizado la Inteligencia Artificial (IA) para sacar a la luz nuevos geoglifos en la vasta extensión de las pampas de Nasca, que cubre más de 390 kilómetros cuadrados, gracias a imágenes satelitales, fotografías aéreas, escaneo aéreo mediante LiDAR y fotografías de drones.


LiDAR (Light Detection And Ranging) es una tecnología que permite medir la distancia entre un sensor y un objeto, a través de un rayo de luz láser para obtener medidas de posicionamiento georreferenciadas mediante modelos digitales tridimensionales de alta precisión.

Antes de los cuatro nuevos geoglifos hallados en Nasca, los arqueólogos habían identificado 142 diseños nuevos en el transcurso de diez años y en colaboración con IBM Japón, Sakai y su equipo han utilizado la IA para buscar los diseños que se pudieran haber perdido en estudios anteriores.


Tipos de geoglifos


Los geoglifos se clasifican principalmente en tres grupos: figurativos, geométricos y lineales. Los "geoglifos figurativos de tipo lineal", como los han definido los investigadores, se elaboraron eliminando las piedras negras en un patrón lineal y exponiendo la arena blanca que había debajo. En cambio, los llamados "geoglifos figurativos de tipo relieve" a menudo se ubican en pendientes y comprenden una combinación de superficies de piedra negra y arena blanca.


Para elaborar un estudio exhaustivo del área, el 2016 los investigadores utilizaron fotografías aéreas con una resolución de 0.1 centímetros por píxel para identificar numerosos geoglifos. Pero el proceso era muy laborioso, por lo que recurrieron a la IA a fin de poder analizar las imágenes en mucho menos tiempo.


(FIN) NDP/LZD/MAO
GRM

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Published: 6/6/2023
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