Periódico Alma Máter

Una inteligencia artificial generativa usa un modelo de aprendizaje automático con el que aprende los patrones y las relaciones de un conjunto de datos creado previamente por seres humanos. / Imagen creada con IA

Durante los últimos 200 años los arqueólogos han explorado yacimientos, desenterrado artefactos y reconstruido el pasado a través de fragmentos con el fin de comprender los cambios que las sociedades humanas han vivido a lo largo de la historia. Y así como sucede con otras ciencias, la arqueología también ha adoptado nuevas herramientas y métodos que mejoran el análisis de datos para que este sea más rápido, minimice costos y conceda a los investigadores más tiempo para teorizar sobre épocas pasadas, por lo que la llegada de la inteligencia artificial generativa a este campo era solo cuestión de tiempo. 

«La ventaja de usar inteligencia artificial en arqueología es que permite el análisis de gran cantidad de datos de forma más efectiva reduciendo el tiempo que nos tomamos describiendo y categorizando piezas para mejor invertirlo en pensar», afirmó Daniel Grisales Betancur, máster en arqueología medieval y docente de la Facultad de Ciencias Sociales y Humanas de la Universidad de Antioquia.

«La inteligencia artificial es un campo de la informática compuesto por varios subcampos que, en conjunto, se dedican a la creación de sistemas o programas que puedan realizar tareas que típicamente requieran de inteligencia humana», explicó Daniel Escobar, magister en ingeniería de telecomunicaciones y docente de la Facultad de Ingeniería de la UdeA.

Aunque la arqueología es un campo de las ciencias sociales que busca entender cómo se comportaban las sociedades humanas a través del tiempo, para hacerlo no basta solo con recolectar información de vestigios arqueológicos, hace falta recopilar datos, sistematizarlos y estudiarlos para teorizar sobre el pasado. Es aquí donde los desarrollos tecnológicos otorgados por las ciencias exactas —incluida las IA— se hacen indispensables. 

«A diferencia de otras ciencias sociales, la arqueología siempre ha tenido una relación muy amigable con las ciencias exactas. Si bien existe la idea romántica del arqueólogo en la selva solamente excavando, la realidad es que el conocimiento arqueológico se ha construido con la aplicación de conocimientos de las ciencias naturales», comentó Daniel Grisales. 

La estadística descriptiva, la osteología, la arqueometría, la teledetección y la datación radiocarbónica son algunas técnicas tradicionales que anteceden al uso de la inteligencia artificial, herramientas que en su momento también fueron novedades en el campo y que los arqueólogos han aceptado y adoptado con el tiempo al corroborar su utilidad. Sin embargo, un encuentro entre el pasado distante y un futuro protagonizado por las IA quizás encuentre el camino hacia una mejor comprensión de las civilizaciones antecesoras. 

La teledetección y la datación radiocarbónica 

La teledetección es una técnica que consiste en obtener información sobre la superficie terrestre sin contacto físico directo, principalmente mediante imágenes aéreas y satelitales. En cuanto a la datación radiocarbónica, se trata de una técnica científica que permite determinar la edad de materiales que contienen carbono, como madera, hueso, carbón, textiles y otros materiales orgánicos, hasta unos 50.000 años aproximadamente. 

«La inteligencia artificial se presenta a la arqueología como una herramienta que será aceptada o no, dependiendo no de las limitaciones de la inteligencia artificial, sino de las limitaciones del pensamiento arqueológico. Las dificultades que tenemos con la inteligencia artificial son las mismas que tenemos con cualquier otro tipo de técnica que venga de las ciencias naturales, ya que los arqueólogos a veces tienden a pensar que la herramienta es el conocimiento y la inteligencia artificial es tan solo un medio para lograr un fin», expresó Grisales. 

Otros hallazgos con la IA 

Hay varios ejemplos de la alianza de inteligencia artificial y arqueología. Con la ayuda de inteligencia artificial, este año un grupo de arqueólogos descubrieron en unos meses casi tantos geoglifos en el desierto de Nazca, en Perú, como los hallados en el último siglo. El año pasado, una aplicación de IA permitió rastrear nuevos yacimientos 475 000 km2 en el valle del río Indo —Afganistán, Pakistán y el noroeste de la India— y logró localizado unos 6000 lugares con restos arqueológicos que los convierten en potenciales yacimientos de interés para la investigación de la historia. 

Lo cierto es que, así como la inteligencia artificial ofrece un gran potencial para la arqueología —como la identificación de patrones en imágenes de satélite que sugieren la presencia de estructuras enterradas, o el procesamiento de datos espaciales para la creación de modelos predictivos de yacimientos arqueológicos—, también plantea desafíos importantes, entre ellos, la necesidad de desarrollar algoritmos capaces de manejar la gran diversidad de datos arqueológicos, la importancia de garantizar la calidad y la integridad de los datos utilizados para entrenar los modelos de IA, y la necesidad de que los arqueólogos adquieran las habilidades necesarias para trabajar con estas nuevas herramientas.

Estudiar la complejidad del pasado  

En ese camino de adoptar a la inteligencia artificial como una herramienta para comprender el pasado, Daniel Sánchez, antropólogo egresado de la Universidad de Antioquia, estudiante de doctorado en Arqueología en la Universidad de Lisboa e integrante del Grupo de Arqueología Cuantitativa de la misma institución y la Universidad de Sevilla , lideró el desarrollo de un modelo de inteligencia artificial que permite determinar los minerales que componen los adornos personales encontrados en excavaciones, principalmente de la península ibérica. 

«Como la ciencia forense, la arqueología trabaja con un enfoque de ingeniería inversa. Nosotros nos encontramos las consecuencias —en este caso materiales — y tenemos que, a partir de ellas, tratar de inferir las causas de esos procesos sociales que queremos investigar. En ese sentido, estudiar los adornos personales, particularmente los adornos personales de materias primas exóticas, nos sirve mucho porque esos elementos nos hablan del desarrollo de la desigualdad social, de las identidades personales y de las identidades de grupo», explicó Daniel Sánchez. 

Durante cuatro años Daniel, junto a su equipo de trabajo conformado por otros nueve investigadores, recorrió museos para mapear y recolectar datos relacionados con la composición de piezas arqueológicas usadas como joyas por las civilizaciones entre el sexto y segundo milenio antes del presente, con el fin de crear una base de datos robusta para alimentar el modelo de inteligencia artificial generativa que aprendió a reconocer la composición química de una pieza arqueológica facilitando así este proceso de reconocimiento en la actualidad.

Los investigadores analizan la química o los minerales de los materiales para identificar de qué están hechas las piezas arqueológicas. El modelo de IA, aquí diseñado, facilita ese trabajo: Mediante fluorescencia de rayos X —técnica analítica no destructiva para identificar los elementos presentes en un objeto—, se toman varias medidas que se presentan al modelo de IA, el cual los procesa e indica la composición química de la pieza arqueológica—porcentaje de magnesio, de calcio y de aluminio, etc.—. 

Las materias primas exóticas a las que se refiere Sánchez son piedras de diferentes tipos, como esmeraldas, variscitas y otros minerales usados en la prehistoria para fabricar objetos de adorno personal, como collares, pendientes, amuletos que no se encuentran comúnmente y que están asociados a individuos que tuvieron cierta jerarquía en los contextos en los que vivieron. 

«Este tipo de ajuares se encuentran en sitios arqueológicos muy particulares en la península ibérica, más específicamente en necrópolis, cementerios antiguos hechos en estructuras megalíticas —construcciones monumentales elaboradas con enormes bloques de piedra— en las que se enterraban a las personas con este tipo de accesorios. Se trata de piezas muy bien cuidadas relacionadas con sociedades más jerarquizadas en las que se empieza a evidenciar desigualdades sociales a través del tipo de bienes que consumía la gente», explicó Sánchez.  

«Lo importante del trabajo no es solo la solución de la inteligencia artificial, sino que esos miles de datos que hemos recopilado son de acceso abierto y libres para la comunidad académica con el fin de que el modelo de IA tenga nuevas interacciones y siga mejorando su funcionamiento, pues esta IA está pensada como una herramienta que asista la identificación mineral de los materiales, pero al final del día la decisión de confiar o no en la respuesta que da el modelo la toma el arqueólogo o la arqueóloga a partir de sus conocimientos y experiencia», agregó Sánchez.

Este contenido cuenta con traducción en Lengua de Señas Colombiana: