Científicos de la Royal Society Open Science han sido capaces de usar esta tecnología para estudiar de manera detallada restos arqueológicos encontrados en la Patagonia.
¿Machine Learning y Arqueología? Muchas veces hablamos de cómo la Inteligencia Artificial ha cambiado nuestro presente y cómo revolucionará nuestro futuro. No, el pasado no lo puede cambiar, pero sí nos puede ayudar a comprenderlo mejor.
Tradicionalmente, en arqueología se trabaja sobre determinados objetos seleccionados por los especialistas, que permiten caracterizar un yacimiento, un determinado grupo social o su contacto con otros grupos humanos.
Hablamos de objetos tecnológicos, como una punta de lanza (sí, la tecnología lítica sigue siendo tecnología, aunque en la época de la IA y la robótica nos resulte difícil de creer), o del uso de ciertos elementos decorativos. La aplicación de IA a la Arqueología permite cambiar el enfoque de trabajo, y analizar conjuntos de elementos tecnológicos en su totalidad, eliminando al mismo tiempo prejuicios objetivos. Así, al aplicar técnicas de Machine Learning a grandes conjuntos de datos de elementos tecnológicos característicos de los yacimientos, se pueden realizar clasificaciones y predicciones sobre las sociedades que los crearon y su movilidad.
La Patagonia al descubierto
Un estudio publicado en la revista Royal Society Open Science ha analizado todas las evidencias arqueológicas disponibles sobre los grupos humanos que habitaron la región de Patagonia, desde el Holoceno temprano, (hace 12.000 años), hasta finales del siglo XIX.
Los algoritmos permiten la clasificación automática de estos elementos tecnológicos característicos, definiendo, de esta forma, el tipo de sociedad a la que pertenecían. Por ejemplo, herramientas líticas y óseas para grupos de cazadores-recolectores pedestres, o bien canoas, arpones o valvas de molusco, para los náuticos.
Así, podemos distinguir en el mapa paisajes tecnológicos de movilidad náutica, representados por círculos rojos (con algunos azules peor clasificados por el algoritmo). Los círculos naranjas y morados representan paisajes típicos de movilidad pedestre propios de grupos cazadores-recolectores que vivieron en el extremo sur de Sudamérica.
En futuras excavaciones, el análisis mediante tecnologías de aprendizaje automático de este tipo de elementos tecnológicos, permitirá deducir el tipo de movilidad del grupo humano, así como las conexiones con otros grupos.
