Cienciaes.com : Satellites et intelligence artificielle pour l’archéologie. Nous parlons avec Hector A. Orengo.

Dans le sud-est du Pakistan, il existe aujourd’hui une vaste région sèche, connue sous le nom de désert du Cholistan, qui forme la partie occidentale du grand désert indien ou désert du Thar. Actuellement, il s’agit d’une vaste étendue de terre jaunâtre où abondent des dunes de sable fossilisées parmi lesquelles pousse une végétation arbustive clairsemée, avec quelques parcelles d’arbres poussant autour d’étangs artificiels ou de tufs créés par ses quelques habitants pour stocker l’eau de pluie pour leur consommation et celle de leur bétail.

Il y a 4 500 ans, en revanche, la région était verte et fertile, elle était sillonnée par un grand fleuve aux nombreux affluents dans lequel coulaient abondamment les eaux de fonte de l’Himalaya. De nombreux établissements humains ont prospéré sur ses rives, dont certains, en raison de leur taille, comptent parmi les premières villes d’Asie. Le Cholistan est devenu l’une des régions les plus productives de la civilisation de la vallée de l’Indus. Par la suite, le climat a progressivement changé et les habitants ont dû adapter leur mode de vie, abandonnant les anciennes colonies et s’installant ailleurs. Finalement, la rivière a cessé de couler et les établissements humains, qui gardaient à l’intérieur des milliers d’années d’histoire, ont été oubliés et beaucoup d’entre eux ont été ensevelis sous le sable.

Au début du siècle XIXème Les Européens qui sont arrivés dans la région ont souvent entendu des histoires dans lesquelles certains monticules disséminés dans le désert étaient identifiés avec les restes des anciennes colonies de la civilisation perdue. Diverses enquêtes menées au cours du XXe siècle, notamment celles menées par Mohammed Mughal, de l’Université de Boston, ont fourni des informations sur plus de 400 lieux associés aux différentes périodes qui vont des établissements primitifs de l’Indus à l’arrivée de l’Islam. . .

Aujourd’hui, un groupe de scientifiques, dirigé par notre invité de Talking to Scientists, Hector A. Orengochercheur de Institut catalan d’archéologie classiquea mené une enquête sur la région du Cholistan depuis l’espace, en utilisant les informations fournies par les satellites spatiaux et en utilisant des procédures d’analyse générées par l’intelligence artificielle.

Hèctor explique au cours de l’interview comment son équipe a utilisé des images d’une zone qui couvre quelque 36 000 kilomètres carrés de désert, obtenues par satellite, dans différentes bandes ou couleurs du spectre visible, dans l’infrarouge et par radar à synthèse d’ouverture. Pour analyser l’énorme quantité de données fournies par les observations satellitaires, les chercheurs ont développé un algorithme d’apprentissage automatique. L’équipe a alimenté une partie de la collection d’établissements connus au programme d’intelligence artificielle afin qu’il puisse “apprendre” à différencier les monticules qui cachent les restes d’anciens établissements humains de ceux naturels. Une fois la période d’apprentissage terminée, les chercheurs ont fourni à l’algorithme les données du reste des monticules connus et l’algorithme a pu tous les identifier. Après la période d’apprentissage, Héctor Orengo et ses collègues ont apporté au programme les images et les données obtenues par satellite et ont découvert plus de 300 nouveaux sites archéologiques, inconnus jusqu’alors. Les nouveaux lieux s’étendent sur une superficie plus grande que celle précédemment reconnue et certains d’entre eux, en raison de leur grande taille, appartiennent à des villes.

Cette recherche fournit non seulement des informations fondamentales pour l’étude de la région désertique du Cholistan, mais constitue également un outil très efficace qui peut être appliqué à d’autres endroits et régions sèches de la Terre qui cachent des vestiges archéologiques.

je vous invite à écouter Hector A. Orengochercheur de Institut catalan d’archéologie classique

Référence:
Orengo, Conesa, Garcia-Molsosa, Lobo, Green, Madella et Petrie. Détection automatisée de tumulus archéologiques à l’aide de la classification par apprentissage automatique de données satellitaires multicapteurs et multitemporelles

Un système d’apprentissage automatique (« machine learning ») permet de localiser des sites archéologiques dans des zones reculées

Un système d’apprentissage automatique permet de localiser des sites archéologiques dans des zones reculées