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利用人工智能和衛(wèi)星影像發(fā)現(xiàn)隱藏的考古遺址  IIT威尼斯文化遺產(chǎn)技術(shù)中心的研究人員在Arianna Traviglia的帶領(lǐng)下，將引入AI，通過(guò)揭示土壤中隱藏的痕跡，幫助考古學(xué)家追溯古代人類(lèi)的存在。 人工智能將能夠識(shí)別哪怕是最小的或難以察覺(jué)的植被變化或地表的其他特殊跡象，這些跡象可能表明有尚未發(fā)現(xiàn)的遺跡存在。該項(xiàng)目將持續(xù)三年，其直接成果可能是提高了識(shí)別有被掠奪風(fēng)險(xiǎn)的文化遺址的能力。 在過(guò)去的幾十年里，地表下文化遺址的識(shí)別已利用遙感數(shù)據(jù)，一種允許通過(guò)圖像找到埋藏在地下的物體的探測(cè)方式，其中有可能從異常情況和裸露的土壤、作物或植被中的痕跡識(shí)別地下考古沉積物。Arianna Traviglia之前的研究已經(jīng)調(diào)查了發(fā)展自動(dòng)遙感的潛在優(yōu)勢(shì)，但他們也表明，目前的技術(shù)有一些局限性，只能探測(cè)到非常具體的物體。在這種情況下，免費(fèi)遙感數(shù)據(jù)集的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)出現(xiàn)了指數(shù)級(jí)的增長(zhǎng)，它們被世界各地的文化遺產(chǎn)界充分使用。其中，有歐盟委員會(huì)與歐空局合作協(xié)調(diào)的免費(fèi)開(kāi)放的地球觀測(cè)衛(wèi)星數(shù)據(jù)平臺(tái) "哥白尼"。 然而，由于需要管理大量的數(shù)據(jù)，而且必須對(duì)圖像進(jìn)行瀏覽和人為解讀，因此對(duì)來(lái)自這些平臺(tái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析是非常復(fù)雜的。為此，Traviglia的研究小組面臨的真正挑戰(zhàn)是加入機(jī)器傾斜和計(jì)算機(jī)人工視覺(jué)，以使這項(xiàng)工作變得更加容易。該小組是世界上為數(shù)不多的設(shè)計(jì)了自動(dòng)檢測(cè)考古和文化遺址的算法的小組之一。 因此，"文化景觀掃描器"（CLS）項(xiàng)目將采用創(chuàng)新的方法，旨在克服目前基于主觀觀察的方法，通過(guò)先進(jìn)的計(jì)算方法，使更廣泛和更精確的檢測(cè)成為可能。 研究人員將利用從Copernicus平臺(tái)獲得的遙感數(shù)據(jù)，為文化遺址量身定制一個(gè)廣泛的、適應(yīng)性強(qiáng)的自動(dòng)識(shí)別程序。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的自動(dòng)遙感技術(shù)，將通過(guò)衛(wèi)星圖像對(duì)文化遺產(chǎn)對(duì)象產(chǎn)生更準(zhǔn)確的檢測(cè)，并對(duì)古代土地劃分系統(tǒng)進(jìn)行更清晰的識(shí)別。 機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以在漸進(jìn)式的自我學(xué)習(xí)過(guò)程中積累經(jīng)驗(yàn)，自動(dòng)改進(jìn)。因此，人工智能將能夠?qū)撛诘牡叵驴脊胚z址提供越來(lái)越精確的識(shí)別。 這種人工智能方法將能夠看到通常人類(lèi)肉眼無(wú)法看到的物體或不規(guī)則現(xiàn)象。這些元素的結(jié)合將產(chǎn)生觀察植被、裸露的土壤、空洞和作物標(biāo)記中的痕跡的可能性。因此，人工智能將支持目前基于主觀觀察的照片解讀實(shí)踐，這得益于其分析圖像的準(zhǔn)確性和探索更廣泛空間區(qū)域的可能性。另一個(gè)會(huì)從自動(dòng)遙感的發(fā)展中獲益的方面是增加文化遺產(chǎn)保護(hù)的可能性。事實(shí)上，一個(gè)直接的結(jié)果就是提高了應(yīng)對(duì)文化威脅的能力，識(shí)別出有被掠奪風(fēng)險(xiǎn)的文化遺址。 關(guān)鍵詞： 人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)算法
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