Технологии на страже древности
Машинное зрение в поисках памятников Аравии
19 августа, 20:16
Алгоритмы машинного обучения все шире применяются в гуманитарных науках. В ходе новой научной работы нейросети помогли обнаружить древние каменные объекты на Аравийском полуострове. Исследование затронуло пять территорий общей площадью примерно 2500 квадратных километров на юге пустыни Нефуд в Саудовской Аравии. Особое внимание ученые уделили местности вблизи гор и холмов, особенно окрестностям Джуббы, где сохранились доисторические каменные постройки и наскальные изображения.
Для обработки спутниковых снимков специалисты обучили три нейросети: MA-Net, SegFormer и U-Net. Наибольшей точности добилась MA-Net, которая немного обошла SegFormer. Увеличение разрешения снимков в два раза заметно улучшило распознавание, но обучение моделей стало дольше: с 10 до 22 минут.
Лучше всего алгоритм распознавал мустатили — большие прямоугольные ритуальные сооружения, которые хорошо выделяются на местности. Сложности возникали с небольшими каменными насыпями, подвесными гробницами и треугольными структурами: их очертания запутаны или напоминают естественный рельеф. Авторы подчеркивают, что ИИ не заменит раскопки, но окажется ценным помощником при первичной картографической съемке.
Этот пример показывает, как современные методы дополняют традиционную археологию. Работа подтверждает, что внедрение передовых технологий повышает эффективность поиска и картографирования древних памятников, а сочетание классических подходов с алгоритмами ускоряет изучение истории и культурного наследия, особенно в труднодоступных или малоизученных регионах.