Inteligencia artificial y arqueología

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Blanca Jiménez García

En tafonomía —disciplina que intenta explicar todos los procesos que afectaron a un determinado resto desde el momento de la muerte y deposición del individuo hasta su recuperación—, el estudio y la correcta interpretación de las modificaciones de la superficie ósea (BSM) es una de las partes clave para la reconstrucción del registro arqueológico y paleontológico y para comprender la forma en que los humanos se relacionaban con su entorno y con otras especies.

Las marcas hechas por humanos (por ejemplo de corte, de raspado, de percusión) y las marcas creadas por carnívoros (surcos, pits, perforaciones) son las más frecuentes dentro del repertorio de agencias bióticas, que también incluye otras modificaciones menos conocidas, como las provocadas por herbívoros, insectos, hongos y bacterias. A pesar del intenso trabajo experimental, la identificación de muchas de estas transformaciones sigue siendo controvertida y altamente subjetiva.

Sabiendo esto, no es de extrañar que la disciplina haya sido durante mucho tiempo centro de importantes debates, ya que la identificación e interpretación de las marcas depende mayoritariamente del conocimiento y experiencia del investigador, de los procedimientos seguidos o incluso de los procesos de formación del yacimiento. Para entender bien la similitud que puede llegar a existir entre las marcas y hasta qué punto es problemática la equifinalidad —entendida en este caso como la posibilidad de que procesos o agentes distintos creen marcas similares—, puede ponerse como ejemplo el caso de la Sima de los Huesos, en Atapuerca. Aquí hay una enorme acumulación de huesos que, según la hipótesis oficial, es resultado de la acción intencionada de los homínidos porque solo un 3,6 % de los restos presenta acción de carnívoros; por contra, un estudio alternativo llevado a cabo por otros especialistas ajenos al equipo sostiene que más del 50 % de los huesos presentan marcas de dientes y que probablemente la acumulación fuera hecha por leones.

Recientemente, la incorporación de técnicas de inteligencia artificial a la arqueología y la paleontología ha permitido abordar problemas que antes no tenían respuesta. La aplicación de esta tecnología y el aprendizaje profundo de la investigación tafonómica han permitido diferenciar con éxito imágenes de diferentes tipos de modificaciones utilizando métodos más objetivos, basados en visión por computadora y redes neuronales convolucionales. La mayor objetividad metodológica y precisión en la clasificación de estos procedimientos ha sido puesta a prueba en escenarios de lo más desafiante, como la distinción entre marcas de corte realizadas con los mismos tipos de herramientas directamente sobre el hueso sin carne o sobre el hueso con carne (Cifuentes-Alcobendas y Domínguez-Rodrigo, 2019), la diferenciación de la morfología de marcas de corte prístinas de otras expuestas a cortos intervalos de pisoteo que eliminan sus rasgos más diagnósticos (Pizarro-Monzó y Domínguez-Rodrigo, 2020), o la identificación de la acción de carnívoros específicos a nivel de especie (Jiménez-García et al., 2020).

A pesar de que las técnicas de aprendizaje profundo y visión artificial han demostrado ser muy eficaces en el procesamiento, análisis y comprensión de imágenes digitales, el número de estudios en los que se han aplicado para mejorar la comprensión de contextos arqueológicos sigue siendo muy limitado, si bien su evidente potencial hará que, del mismo modo que ha ocurrido con otras disciplinas, se produzca un revolucionario cambio en la forma en que se lleva a cabo la investigación tafonómica y arqueológica.

Cifuentes-Alcobendas, G.; Domínguez-Rodrigo, M. (2019): «Deep learning and taphonomy: high accuracy in the classification of cut marks made on fleshed and defleshed bones using convolutional neural networks». SciRep 9 (1), 18933.

Jiménez-García, B.; Aznarte, J.; Abellán, N.; Baquedano, E.; Domínguez-Rodrigo, M. (2020): «Deep learning improves taphonomic resolution: high accuracy in differentiating tooth marks made by lions and jaguars». J. R. Soc. Interface 17 (168), 20200446.

Pizarro-Monzó, M.; Prendergast, M. E.; Gidna, A. O.; Baquedano, E.; Mora, R.; González-Aguilera, D.; Mate-González, M. A.; Domínguez-Rodrigo, M. (2021): «Do human butchery patterns exist? A study of the interaction of randomness and channelling in the distribution of cut marks on long bones». J. R. Soc. Interface 18, 20200958.

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