Wissenschaftler haben 142 weitere antike Radierungen in Peru gefunden. Jetzt wird die KI die Jagd beschleunigen.

Kategorie: Künstliche Intelligenz Gesendet 19. Nov

Die Nazca-Linien befinden sich in der Nazca-Wüste im Süden Perus und sind eine Sammlung riesiger Radierungen, die nur aus großer Höhe Sinn ergeben. Jetzt hilft die KI dabei, die Suche nach versteckten Symbolen zu beschleunigen – und hat bereits einige Erfolge erzielt.

Geheimnisvolle Sandsymbole: Seit ihrer Entdeckung in den 1920er Jahren haben die Nazca-Linien die Experten immer wieder verwirrt. Sie wurden zwischen 200 v. Chr. und 600 n. Chr. Geschaffen, indem Steine ​​entfernt wurden, um den weißen Sand darunter freizulegen und verschiedene geometrische Formen, Menschen und Tiere darzustellen, die als Geoglyphen bekannt sind. 1994 wurden sie zum UNESCO-Weltkulturerbe erklärt, aber ihr Zweck und ihre Bedeutung sind den Historikern weiterhin entgangen.

Zwischen den Zeilen lesen: Im Jahr 2004 begann ein Team unter der Leitung von Masato Sakai an der Yamagata-Universität in Japan mit einer gemeinsamen Anstrengung, alle Linien zu kartieren, in der Hoffnung, sie zu erhalten und ihre Bedeutung zu verstehen. Durch über ein Jahrzehnt Feldarbeit und die Analyse von hochauflösenden 3D-Daten hat das Team entdeckte 142 neue Designs , gab es am 15. November bekannt. Die Geoglyphen fallen in zwei Hauptkategorien. Größere tierähnliche Designs mit einer Länge von bis zu 100 Metern (330 Fuß) wurden wahrscheinlich verwendet, um Ritualorte abzugrenzen. Kleinere Symbole, einige kleiner als 5 Meter (16 Fuß), dienten wahrscheinlich als Wegpunkte für Reisende.

Schwierige Aufgabe: Es gibt noch viele weitere Radierungen, die darauf warten, entdeckt zu werden, aber der Prozess, sie zu finden, ist schwieriger geworden. Viele der Linien wurden durch Überschwemmungen, Straßen und Stadterweiterungen beschädigt. Die Forscher glauben, dass sie auch ein viel größeres Gebiet abdecken als bisher angenommen, was mit herkömmlichen Methoden erheblich mehr Zeit für die Suche in Anspruch nehmen würde.

Eine helfende Hand: In Zusammenarbeit mit IBM Research setzt das Team jetzt Deep-Learning-Algorithmen ein, um die Suche zu beschleunigen. Die Forscher verwenden eine Cloud-Plattform, um riesige Mengen an Geodaten, einschließlich Lidar-, Drohnen- und Satellitenbildern sowie geografischen Vermessungen, zusammenzufügen, um hochauflösende Karten der Suchgebiete zu erstellen.

Sie trainieren dann ein neuronales Netzwerk, um die Datenmuster bekannter Linien zu erkennen und nach neuen zu suchen. Sogar während der Tests entdeckte das Team ein neues Design – eine kleinere humanoide Figur (oben) – das in zuvor gesammelten Daten übersehen worden war. Die Entdeckung dauerte nur zwei Monate; frühere Methoden hatten in der Regel Jahre gedauert.

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