Anillos de concha ubicados en la isla Daws, Carolina del Sur. Ambos anillos tienen aproximadamente 150 a 200 pies de diámetro y están compuestos principalmente de ostras, conchas de mejillones y almejas. Crédito:Dylan Davis, Penn State
En lo profundo de los densos bosques costeros y pantanos del sureste de Estados Unidos se encuentran anillos de conchas y montículos de conchas dejados por los pueblos indígenas 3, 000 a 5, Hace 000 años. Ahora un equipo internacional de investigadores, utilizando el aprendizaje automático profundo para evaluar los datos de teledetección, ha localizado anillos de concha previamente desconocidos. Los investigadores esperan que esto conduzca a una mejor comprensión de cómo vivían las personas en esa zona y a una forma de identificar a otras personas. anillos de concha sin descubrir.
"Los anillos en sí mismos son un tesoro para los arqueólogos, "dijo Dylan S. Davis, Candidato a doctorado en antropología en Penn State. "Las excavaciones realizadas en algunos anillos de conchas han descubierto algunas de las mejores conservaciones de huesos de animales, dientes y otros artefactos ".
Se cree que los anillos de concha son centros de intercambio de bienes, según Davis. Pueden proporcionar mucha información sobre construcciones sociales, política y búsqueda de alimentos. Podrían mostrar qué recursos se explotaron y si se utilizaron de forma sostenible o no.
"Los anillos de conchas han producido cobre que vino de la región de los Grandes Lagos al sureste, "dijo Davis." Los arqueólogos también encuentran cerámica, artículos decorativos y líticos que pueden haber venido de hasta 160 kilómetros de distancia ".
Los ejemplos de entrenamiento de anillos de concha conocidos se encuentran a la izquierda y las identificaciones realizadas por el procedimiento de aprendizaje profundo a la derecha. Observe que, en la mayoría de los casos, la computadora identifica correctamente ejemplos conocidos de arquitectura de anillo de concha a partir de estos conjuntos de datos de imágenes dibujando un cuadro alrededor del objeto. Crédito:Dylan Davis, Penn State
Según Davis, los entornos donde existen estos anillos de conchas a veces son tan difíciles de inspeccionar que una persona podría estar parada a menos de 2 pies de un sitio y nunca verlo.
En lugar de mirar desde el suelo, Los investigadores utilizaron tres tipos de datos existentes recopilados por avión o satélite:lidar, SAR y datos multiespectrales. Informan los resultados de su estudio en un número reciente de la Revista de ciencia arqueológica .
Comenzaron con un conjunto de datos LIDAR de la costa sureste de EE. UU. Producido por la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica de EE. UU. Estos conjuntos de datos, disponible para el público, existen para las costas este y oeste del país. Lidar, generalmente obtenido por avión o dron, utiliza pulsos de luz para mapear la superficie de un área. Es capaz de "ver" a través de los bosques y otras cubiertas del suelo.
Los investigadores utilizaron un proceso de "aprendizaje profundo" para enseñar a una red neuronal convolucional, un tipo de red neuronal utilizada para analizar información visual, a reconocer anillos de caparazón. montículos de conchas y otros objetos del paisaje. Repasaron manualmente los mapas LIDAR y localizaron anillos de conchas conocidos. Reservando algunos de los anillos conocidos para probar la CNN más tarde, ellos "enseñaron" la red neuronal con estos anillos conocidos, con imágenes de montículos y con estructuras modernas con perfiles similares. También tomaron imágenes de anillos conocidos y crearon más datos girando las imágenes 45 grados. También se incluyeron estos sitios alterados.
"Solo hay alrededor de 50 sitios conocidos de anillos de conchas en el sureste de EE. UU., "dijo Davis." Entonces, necesitábamos más lugares para la formación ".
Anillos de caparazón en datos LiDAR. Los anillos se destacan por su cambio de pendiente y elevación en comparación con el paisaje circundante. Crédito:Dylan Davis, Penn State
Datos SAR (radar de apertura sintética) del satélite Sentinel-1 de la Agencia Espacial Europea, y datos multiespectrales (imágenes más allá del espectro visual) del satélite Sentinel-2 de la ESA, agregado a la información. El SAR puede ver algo a través de los árboles y la maleza y puede proporcionar información sobre los atributos del suelo. Las imágenes multiespectrales pueden revelar características que el ojo humano no ve.
Combinando estos tres conjuntos de datos y usando entrenamiento profundo, los investigadores pudieron identificar potencialmente cientos de nuevos sitios de anillos de caparazón, incluidos de tres a cinco nuevos sitios de anillos de conchas en condados donde estos anillos nunca se habían descubierto antes. La investigación cubrió un área que contiene tres condados:aproximadamente 4, Área de 000 millas cuadradas.
"Los arqueólogos utilizan cada vez más técnicas de automatización e inteligencia artificial, ", dijo Davis." Puede ser extremadamente complicado y requiere conjuntos de habilidades específicas y, por lo general, requiere grandes cantidades de datos ".
Los investigadores señalan que utilizaron algoritmos de inteligencia artificial que ya están incluidos en ARCGIS, un programa de sistema de información geográfica disponible comercialmente. También proporcionan el código y los modelos en su artículo para que otros puedan intentar este tipo de análisis en otras áreas para otras cosas.
"Una dificultad con el aprendizaje profundo es que, por lo general, requiere grandes cantidades de información para la capacitación, que no tenemos cuando buscamos anillos de concha, "dijo Davis." Sin embargo, aumentando nuestros datos y utilizando datos sintéticos, pudimos obtener buenos resultados, a pesar de que, debido a COVID-19, no hemos podido comprobar nuestros nuevos anillos de proyectiles en el suelo ".
Otros investigadores de este proyecto incluyen a Gino Caspari, becario postdoctoral en la Swiss National Science Foundation; Carl P. Lipo, profesor de antropología y decano asociado de investigación y programas en la Universidad de Binghamton; y Matthew C. Sanger, curador del Museo Nacional del Indio Americano.
