Протягом тисячоліть жителі Аравійського півострова зводили кам’яні споруди. Дослідження таких об’єктів традиційно вимагало польових експедицій або ручного аналізу супутникових знімків. Група науковців протестувала системи штучного інтелекту, щоб прискорити цей процес.
Дослідження охопило п’ять ділянок загальною площею близько 2500 квадратних кілометрів уздовж південної околиці пустелі Нефуд на північному заході Саудівської Аравії. Ця територія розміром приблизно 100 на 115 км являє собою поєднання піщаних дюн, кам’янистих рівнин і гірських хребтів. Дослідники зосередилися на районах навколо гір і пагорбів, зокрема поблизу Джубби, де збереглося чимало доісторичних кам’яних споруд і наскельних малюнків.
Читайте також:
Поховання і рідкісну кінську збрую. На Одещині археологи виявили артефакти двох різних цивілізацій — відео Для автоматичного виявлення об'єктів команда навчила три системи глибокого навчання: MA-Net, SegFormer та U-Net. Найкращі результати продемонструвала модель MA-Net, яка дещо випередила SegFormer за показниками точності. Ключовим чинником успіху виявилася роздільна здатність супутникових зображень:
її збільшення вдвічі суттєво підвищило точність виявлення об'єктів, хоча й збільшило час навчання моделей з 10 до 22 хвилин.
Найпростішими для розпізнавання штучним інтелектом виявилися мустатили — великі прямокутні ритуальні споруди. Невеликі кам’яні насипи, підвісні гробниці та трикутники викликали труднощі через свою складну форму або схожість із природним рельєфом.
Науковці зазначають, що штучний інтелект не замінить наземних розкопок, але стане потужним інструментом для початкового картографування. Він дозволить археологам швидко виявляти потенційні пам’ятки на величезних територіях та ефективно захищати культурну спадщину від руйнування, ерозії та пограбування.
Читайте також:
Оборонні споруди середньовіччя. На південному заході Франції знайшли залишки фортеці часів Столітньої війни
