Un team di studiosi dell’Università di Bologna ha recentemente compiuto un passo significativo nell’ambito della ricerca archeologica grazie allo sviluppo di un sistema di intelligenza artificiale (IA) in grado di riconoscere automaticamente siti archeologici. Utilizzando immagini satellitari storiche del programma di spionaggio CORONA degli anni ’60, il team ha scoperto quattro antichi insediamenti umani che erano sfuggiti all’attenzione degli archeologi:
L’importanza del telerilevamento:
Per lo studio dei paesaggi archeologici del Vicino Oriente, l’identificazione, la localizzazione e la caratterizzazione cronologica degli insediamenti antichi rivestono un ruolo fondamentale. I cosiddetti tell rappresentano una tipologia importante di queste evidenze, autoriproducendosi nel tempo a causa dei detriti accumulati da secoli di abitazioni umane. Questi tumuli, spesso presenti nella pianura alluvionale mesopotamica, sono ben visibili anche attraverso il telerilevamento, un metodo non invasivo che supporta la conservazione del patrimonio culturale. Il telerilevamento, tuttavia, richiede un notevole investimento di tempo e competenza umana. Qui entra in gioco l’uso delle tecniche di deep learning, che possono automatizzare l’analisi delle immagini satellitari attraverso la segmentazione semantica. Questo approccio etichetta ogni pixel dell’immagine, rendendola interpretabile con maggiore facilità dagli archeologi.
La Scoperta di nuovi siti:
Grazie al modello di deep learning progettato dal team, sono stati identificati siti di potenziale interesse archeologico nel distretto di Abu Ghraib, a ovest di Baghdad. L’accuratezza del rilevamento ha raggiunto il 90% attraverso una combinazione di transfer learning e una procedura di fine-tuning, migliorando notevolmente i risultati rispetto a precedenti soglie dell’80%. Un elemento cruciale in questo processo è stato l’uso delle immagini del sistema CORONA, che ha permesso all’IA di identificare siti non più visibili a causa della degradazione antropica. Sorprendentemente, alcuni di questi siti erano completamente inaspettati, scoprendo nuovi tesori archeologici. Il team ha visitato otto nuovi siti suggeriti dal modello, confermando la presenza reale di quattro di essi. Anche se questi siti erano distrutti, sono stati rinvenuti frammenti ceramici, confermando non solo la loro esistenza, ma anche permettendo una datazione.
Futuri sviluppi e implicazioni:
Questo nuovo approccio potrebbe essere esteso ulteriormente integrando diverse tecnologie come LIDAR e metodi di super-risoluzione. Sebbene il focus del lavoro attuale sia sui siti basati su tell, l’idea di applicare questo modello a siti non montuosi rappresenta una sfida significativa. La mancanza di caratteristiche morfologiche chiare e l’eterogeneità semantica delle tracce archeologiche rendono difficoltoso il progresso in quest’area. In sintesi, lo sviluppo di modelli IA per l’identificazione automatica dei potenziali siti archeologici rappresenta una vera e propria rivoluzione nel campo della ricerca archeologica. Con ulteriori miglioramenti delle tecnologie e delle metodologie, il potenziale di queste scoperte potrebbe contribuire notevolmente alla nostra comprensione della storia umana e dei suoi insediamenti.
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