Археологи используют искусственный интеллект и снимки со спутников-шпионов США времен холодной войны, чтобы найти древние подземные акведуки, которые помогали людям выживать в пустыне.
Большинство древних подземных акведуков, позволявших людям селиться в самых жарких и засушливых регионах мира, со временем были утеряны. Теперь археологи заново открывают их, используя искусственный интеллект для анализа снимков со спутников-шпионов, сделанных во время холодной войны.
Древнейшие известные подземные акведуки, которые можно найти на большей части территории Северной Африки и Ближнего Востока, называются кяризами и им около 3000 лет. Они были спроектированы для транспортировки воды из высокогорных или горных районов для орошения сельскохозяйственных культур в пустынных регионах и состояли из десятков километров каналов и вертикальных шахт, используемых для обслуживания и циркуляции воздуха.
«Эти системы были чрезвычайно инновационными», — говорит Гектор Оренго из Каталонского института классической археологии в Испании. «Они позволили людям жить в районах, где раньше это было немыслимо».
Оренго и его коллеги обучили модель ИИ просматривать черно-белые спутниковые снимки в поисках линий отверстий, которые представляют собой отверстия вертикальных шахт доступа, ведущих вниз к подземным акведукам. Они обучили ИИ на спутниковых снимках, полученных американскими спутниками-шпионами времен холодной войны, которые работали с 1959 по 1986 год, и создали дополнительные искусственные изображения подземных акведуков, чтобы предоставить больше примеров для обучения, которые могли бы повысить производительность ИИ.
Затем они протестировали ИИ на спутниковых снимках мест, где, как известно, есть кяризы: регион Майванд в Афганистане, иранская равнина Горган и город Риссани на востоке Марокко. Более 88 процентов прогнозов ИИ относительно местоположений кяризов оказались верными, и он также правильно идентифицировал более 62 процентов всех подземных акведуков в этом районе.
Неясно, может ли этот подход точно находить подземные акведуки в более сложных ландшафтах за пределами пустынных территорий, говорит Мехрнуш Соруш из Чикагского университета. Но она похвалила исследование за демонстрацию техники ИИ в широком масштабе и подчеркнула, что она не должна быть на 100 процентов точной.
«Мы добились большого успеха, поскольку смогли охватить очень большой регион и определить области, которые мы хотим изучить более подробно», — говорит Соруш.
