{"id":52087,"date":"2021-02-02T11:16:33","date_gmt":"2021-02-02T10:16:33","guid":{"rendered":"http:\/\/www.icac.cat\/es\/?p=52087"},"modified":"2021-02-02T11:53:47","modified_gmt":"2021-02-02T10:53:47","slug":"como-pueden-ayudar-las-nuevas-tecnologias-a-la-extraccion-de-informacion-arqueologica-de-los-mapas-historicos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/icac.cat\/es\/actualitat\/noticies\/2021\/como-pueden-ayudar-las-nuevas-tecnologias-a-la-extraccion-de-informacion-arqueologica-de-los-mapas-historicos\/","title":{"rendered":"\u00bfC\u00f3mo pueden ayudar las nuevas tecnolog\u00edas a la extracci\u00f3n de informaci\u00f3n arqueol\u00f3gica de los mapas hist\u00f3ricos?"},"content":{"rendered":"

\u2212first posted at GIAP website<\/em><\/a>\u2212<\/p>\n

El equipo de invetigaci\u00f3n GIAP ha publicado resultados de una nueva investigaci\u00f3n que\u00a0utiliza aprenendizaje profundo (en ingl\u00e9s,\u00a0deep learning<\/em>)<\/a>\u00a0para extraer informaci\u00f3n arqueol\u00f3gica de colecciones de mapas producidos durante la colonizaci\u00f3n europea del sud de Asia y\u00a0Levante (Oriente Pr\u00f3ximo)<\/a>.<\/p>\n

Un\u00a0nuevo art\u00edculo cient\u00edfico<\/a>\u00a0publicado a finales de enero en la revista Archaeological Prospection<\/a> presenta los resultados del uso del aprendizaje profundo (deep learning<\/em>) para la extracci\u00f3n de informaci\u00f3n arqueol\u00f3gica de mapas hist\u00f3ricos.<\/p>\n

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El art\u00edculo demuestra el potencial de la t\u00e9cnica del deep learning<\/em> para el an\u00e1lisis a gran escala de mapas hist\u00f3rics y muestra las limitaciones y los retos que plantea esta t\u00e9cnica.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

Las potencias coloniales emprendieron programas masivos de mapeo sistem\u00e1tico de sus posesiones con finalidades de control militar y econ\u00f3mico. Si bien arque\u00f3logos e historiadores conocen muy bi\u00e9n el valor hist\u00f3rico de estos mapas, hace falta un trabajo de archivo exhaustivo <\/strong>para utilizar los datos que contienen, incluidas las miles de posibles ubicaciones de yacimientos arqueol\u00f3gicos que se pueden deducir d\u2019e estos mapas.<\/p>\n

La\u00a0investigaci\u00f3n proporciona una nueva herramienta para facilitar este trabajo de archivo y hacerlo accesible a la comunidad investigadora. El trabajo\u00a0explora colecciones de mapas producidas por la Encuesta de la India durante el dominio brit\u00e1nico sobre la \u00cdndia moderna y el Pakist\u00e1n<\/strong>, y por las autoridades francesas durante el control de la Siria moderna.<\/p>\n

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Mediante el aprendizaje profundo (deep learning<\/em>), ahora es posible extraer informaci\u00f3n sobre: (1) ubicaci\u00f3n de mont\u00edculos, representados sin querer como anomal\u00edas topogr\u00e1ficas por los encuestadores; (2) lugares expresamente informados y representados como signos convencionales; y (3) top\u00f3nimos que pueden hacer referencia a yacimientos arqueol\u00f3gicos.<\/p>\n<\/div>\n

Esta aplicaci\u00f3n del aprendizaje profundo tiene un gran potencial para la exploraci\u00f3n de grandes series de centenares de mapas de manera r\u00e1pida y fiable. Esto\u00a0puede representar una herramienta inestimable para la gesti\u00f3n del patrimonio cultural y el desarrollo de la investigaci\u00f3n hist\u00f3rica y arqueol\u00f3gica<\/strong>.<\/p>\n

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\"Mapes
Mapas brit\u00e1nicos del Pakist\u00e1n moderno (izquierda) y Siria (derecha) que representan miles de emplazamientos arqueol\u00f3gicos potenciales, sin quererlo, como anomal\u00edas topogr\u00e1ficas; a prop\u00f3sito, mediante lugares convencionales o identificados mediante referencias topon\u00edmicas. Imatgen \u00a9 Arnau Garcia-Molsosa (ICAC).<\/figcaption><\/figure>\n

El art\u00edculo publicado en\u00a0Archaeological Prospection<\/a>\u00a0es el resultado de una colaboraci\u00f3n entre los investigadors del equipo GIAP<\/a> del ICAC el Dr. Arnau Garcia-Molsosa<\/strong><\/a>\u00a0y el Dr. Hector A. Orengo<\/strong><\/a>, y los colegas de la Universidad de Cambridge (Dr. Cameron Petrie<\/a>) y la Universidad de Durham (Dr. Dan Lawrence<\/a>, Dr. Kristen Hopper<\/a>\u00a0y\u00a0Dr. Graham Phillip<\/a>).<\/p>\n

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El art\u00edculo se titula \u00abPotential of deep learning segmentation for the extraction of archaeological features from historical map series\u00bb<\/strong>\u00a0y est\u00e1 disponible en acceso abierto aqu\u00ed: https:\/\/doi.org\/10.1002\/arp.1807<\/a><\/p>\n<\/div>\n

Funding information:<\/strong>\u00a0Ag\u00e8ncia de Gesti\u00f3 d\u2019Ajuts Universitaris i de Recerca, Grant\/Award Number: 2018 BP 00208; H2020 European Research Council, Grant\/Award Number: GA648609; H2020 Marie Sk\u0142odowska\u2010Curie Actions, Grant\/Award Number: GA746446; Leverhulme Trust, Grant\/Award Number: F00128\/AR; Ministerio de Ciencia e Innovaci\u00f3n, Grant\/Award Number: RYC\u20102016\u201019637.<\/p>\n

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\ud83d\udde3\ufe0f Nou article @GIAP_ICAC<\/a>, a #ArchProsp<\/a> !!
\nUsos del #DeepLearning<\/a> per a extreure informaci\u00f3 arqueol\u00f2gica de #mapes<\/a> hist\u00f2rics del Sud d’\u00c0sia i Llevant (Orient Pr\u00f2xim).#OpenAccess<\/a>
\nAmb @ArnauMaps<\/a> @hector_orengo<\/a> @eliasdan<\/a> @kris_ho<\/a> @ArcDurham<\/a> @UCamArchaeology<\/a> https:\/\/t.co\/hWayWVTvOV<\/a><\/p>\n

\u2014 ICAC, Institut Catal\u00e0 d’Arqueologia Cl\u00e0ssica (@ICAC_cat) January 28, 2021<\/a><\/p><\/blockquote>\n