KI und Satellitenbilder kommen zusammen, um nach verborgenen archäologischen Stätten zu suchen

Aus einer Zusammenarbeit zwischen dem Italienischen Institut für Technologie (IIT) und der Europäischen Weltraumorganisation (ESA) ist das Projekt „Cultural Landscapes Scanner“ (CLS) entstanden. Ziel ist es, unbekannte archäologische Stätten zu identifizieren, indem Satellitenbilder mit Werkzeugen der künstlichen Intelligenz analysiert werden. Forscher des Centre of Cultural Heritage Technology des IIT, koordiniert von Arianna Traviglia, werden Bildanalysetechniken entwickeln, die den Archäologen helfen sollen, bestimmte Veränderungen im Gefüge der Erdoberfläche zu identifizieren und so antike Strukturen aufzuspüren, die noch im Untergrund liegen. Die KI wird in der Lage sein, selbst kleinste oder nicht wahrnehmbare Variationen in der Vegetation oder andere besondere „Marker“ auf der Oberfläche zu erkennen, die auf das Vorhandensein von unentdeckten Überresten hinweisen könnten. Das Projekt wird 2 Jahre dauern.

Quelle: Istituto Italiano di Tecnologia.

In den letzten Jahrzehnten hat die Forschung zur Identifizierung von unterirdischen Kulturerbestätten Fernerkundungsdaten genutzt, eine Erkennungsmethode, die es ermöglicht, unterirdisch vergrabene Objekte durch Bilder zu bestimmen, auf denen es möglich ist, archäologische Ablagerungen im Untergrund anhand von Anomalien und Spuren zu erkennen, die auf nacktem Boden, bebauten Feldern und der Vegetation im Allgemeinen sichtbar sind. Arianna Traviglias frühere Studien haben bereits die potenziellen Vorteile der automatisierten Fernerkundung untersucht, aber sie haben auch gezeigt, dass die derzeitigen Technologien einige Einschränkungen haben, da sie nur sehr spezifische „archäologische Lagerstätten“ automatisch erkennen können. Vor diesem Hintergrund werden webbasierte Plattformen, die eine Reihe von Fernerkundungsdaten mit einfachem Zugang bieten, in der Kulturerbe-Community weltweit zunehmend genutzt. Eine dieser Plattformen ist Copernicus, die freie und offene Plattform für Erdbeobachtungssatellitendaten, die von der Europäischen Kommission in Zusammenarbeit mit der ESA koordiniert wird.

Die visuelle Analyse dieser Informationen ist jedoch sehr komplex, da eine große Menge an Daten zu verarbeiten ist und die derzeitige Analysemethode hauptsächlich auf der subjektiven Beobachtung von Personen beruht. Die Herausforderung für die Forschungsgruppe von Arianna Traviglia besteht darin, die traditionelle Methode um maschinelles Lernen und Computer Vision zu erweitern, um die Arbeit der archäologischen Forschung einfacher, breiter in den Beobachtungen und genauer zu machen.

Traviglia und ihre Gruppe gehören zu den wenigen Forschern weltweit, die Algorithmen zur automatischen Identifizierung von archäologischen Stätten entwickelt haben. Dank des Projekts mit der ESA werden die Forscher in der Lage sein, ein weitreichendes, anpassungsfähiges und robustes automatisches Erkennungsverfahren zu definieren, das auf Kulturerbestätten zugeschnitten ist und Daten aus der Copernicus-Plattform nutzt. Die automatisierte Fernerkundung wird durch maschinelles Lernen eine genauere Erkennung von verborgenen Artefakten und eine klarere Identifizierung von antiken Landteilungssystemen ermöglichen. Insbesondere Techniken des maschinellen Lernens sind für Forscher entscheidend, da es sich um Algorithmen handelt, die in der Lage sind, sich automatisch zu verbessern, indem sie in einem inkrementellen Selbstlernprozess Erfahrungen sammeln.

Dank der Einführung von KI werden Forscher also in der Lage sein, Objekte oder Unregelmäßigkeiten zu sehen, die für das menschliche Auge normalerweise nicht erkennbar sind, wie z. B. Spuren in dichter Vegetation, in kahlen Böden, in Vertiefungen und Kropfspuren. Daher wird KI aufgrund ihrer Genauigkeit bei der Bildanalyse und der Möglichkeit, größere räumliche Bereiche zu untersuchen, die derzeitige, auf subjektiven Beobachtungen basierende Praxis der Fotointerpretation unterstützen. Eine weitere Anwendung der im IIT-ESA-Projekt entwickelten intelligenten Technologien liegt im Bereich des Schutzes des kulturellen Erbes: Durch sie wird es möglich sein, geplünderte oder gefährdete Kulturerbestätten zu identifizieren und schneller auf solche Bedrohungen zu reagieren.


Nach einer Pressemeldung des Istituto Italiano di Tecnologia.

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