Programa de “aprendizaje automático” es capaz de reconocer arte rupestre Copiar al portapapeles

La historia de nuestra especie se ha contado de distintas formas, una de ellas es con el arte rupestre. A pesar del gran valor cultural que representa, su búsqueda es mínima. Un grupo de investigadores propone un software basado en inteligencia artificial para rastrearlo. 

A partir del “aprendizaje automático” o “machine learning”, es posible ampliar la búsqueda de representaciones gráficas en cavernas o espacios de difícil acceso. Las pruebas ya se realizaron en Australia.

Un programa para rastrear el pasado humano

El paisaje australiano es muy accidentado y la búsqueda de arte rupestre es una tarea complicada. Este fue el lugar elegido para probar el software de reconocimiento de arte rupestre. Los investigadores mencionan que gran parte del arte rupestre en lugares ricos en este tipo de expresiones no se ha identificado, esto hace que no se tengan registros ni se haya hecho investigación. 

Identificar arte rupestre es complicado en muchos sentidos. Su búsqueda toma mucho tiempo, es una actividad tediosa y representa un gran costo económico. Por eso se propuso un sistema basado en Inteligencia artificial, específicamente una programa con “aprendizaje automático” o “machine learning”. Entre las tareas que es capaz de resolver están: reconocimiento y detección de objetos, extracción de patrones, reconstrucción de objetos, gráficos de conocimiento de imagen y representaciones. 

Para entrenar al programa se recurrió a cientos de imágenes de pinturas rupestres. Estas pertenecen al Parque Nacional Kakadu. Tras su entrenamiento, el software mostró un 89% de efectividad para detectarlas. Esto significa que ya es capaz de reconocer pinturas rupestres en la mayor parte de los casos. 

“Algunos de estos sitios no son de fácil acceso, por lo que aligerar algo de tiempo, esfuerzo y gasto para realizar algunas misiones de exploración es de gran valor para este tipo de investigación arqueológica en algunas de las zonas más remotas de Australia”, explica la Doctora Andrea Jalandoni, quien participó en el estudio. Ella es Arqueóloga digital del Centro para Investigación Social y Cultural de la Universidad Griffith. 

“Una vez que nuestro modelo ML [de aprendizaje automático] aprende cuando un área fotografiada contiene arte rupestre potencial que no había sido descubierto, los científicos pueden ir y verificar el sitio para confirmar si hay arte rupestre presente e ir más allá”, agrega la Doctora Jalandoni.

Las pruebas del software se hicieron con arte rupestre australiano. Una vez que examinó los patrones comunes fue capaz de reconocer en dónde sí había rastros de esta expresión pictórica. Junto con la publicación de los resultados en la revista científica Journal of Archaeological Science se presentó el código del software. De esta forma, si investigadores de otras regiones del mundo quieren entrenarlo para buscar arte rupestre en su territorio podrán hacerlo.

El título del artículo es “Sobre el uso de métodos de aprendizaje automático en la investigación de arte rupestre con aplicación a la identificación automática de arte rupestre pintado”.

Este es apenas el principio del rastreo automático de arte rupestre. La Doctora Jalandoni explica que se tienen planes para ampliar la cantidad de personas que son capaces de colaborar en la búsqueda de arte rupestre. “Si eres un turista en una zona que podría tener arte rupestre dentro de ella y estás tomando fotos, uno de los objetivos futuros es que desarrollemos una aplicación en la que puedas añadir tu imagen a la colección para ver si ha sido documentada o si podría ser arte rupestre desconocido que necesita ser examinado”, menciona.

De ser así, muchos colaboradores civiles podrían ayudar en el futuro a rastrear arte rupestre que hasta ahora ha pasado desapercibido.