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L'IA double presque le nombre de lignes Nasca connues en seulement 6 mois

Patricia Arquette
Patricia Arquetteoriginal
2024-09-29 06:03:30333parcourir

AI almost doubles the number of known Nasca lines in just 6 months

Les glyphes Nasca sont des images au sol de personnes, d'animaux ou de formes géométriques qui étaient probablement utilisées par le peuple Nasca à des fins cérémonielles et religieuses. On les trouve dans le désert de Nasca, au sud du Pérou, qui s'étend le long de la côte Pacifique.

Jusqu'à présent, seuls 430 glyphes étaient connus. Les chercheurs ont dû mener des années d’études sur le terrain et analyser des photographies aériennes pour les retrouver. Une étude publiée le 23 septembre 2024 dans PNAS par Masato Saki, Akihisa Sakurai, Siyuan Lu et Marcus Freitag décrit comment le nombre de lignées Nasca connues a presque doublé en 6 mois grâce à l'utilisation de l'intelligence artificielle.

AI almost doubles the number of known Nasca lines in just 6 months

L'étude a utilisé un réseau neuronal entraîné avec des photos naturelles, qui a été réglé pour reconnaître les glyphes Nasca ressemblant à du relief. Compte tenu du nombre limité d'exemples d'entraînement, les géoglyphes connus ont été segmentés en parties plus petites pour élargir l'ensemble de données d'entraînement. . À l’aide d’un modèle de classification maillé, une carte de probabilité détaillée avec une résolution de 5 mètres a été générée, permettant la détection même des géoglyphes les plus insaisissables. La conclusion de l'étude est la suivante :

La méthode assistée par l'IA est beaucoup plus évolutive, comme en témoigne le nombre de nouveaux géoglyphes qu'elle a identifiés : elle a aidé à détecter 303 nouveaux géoglyphes de type relief figuratifs. , doublant presque le nombre de géoglyphes de type relief connus.

L'énorme succès que l'utilisation de l'IA a apporté dans l'identification des lignes de Nasca donne un aperçu de ce que l'intelligence artificielle pourrait réaliser dans la recherche archéologique et d'autres domaines scientifiques à l'avenir.

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