{"id":55173,"date":"2021-07-23T17:19:53","date_gmt":"2021-07-23T15:19:53","guid":{"rendered":"http:\/\/www.icac.cat\/es\/?p=55173"},"modified":"2021-07-23T17:34:42","modified_gmt":"2021-07-23T15:34:42","slug":"cerca-de-9-000-tumulos-funerarios-detectados-en-galicia-por-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/icac.cat\/es\/actualitat\/noticies\/2021\/cerca-de-9-000-tumulos-funerarios-detectados-en-galicia-por-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"Cerca de 9.000 t\u00famulos funerarios detectados en Galicia por inteligencia artificial"},"content":{"rendered":"

Recientemente, un art\u00edculo en La Vanguardia<\/a> pon\u00eda en relieve el proyecto del equipo\u00a0GIAP<\/strong>\u00a0en Galicia, donde han utilizado la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo (en ingl\u00e9s, deep learning<\/em>) para automatizar la detecci\u00f3n de elementos, estructuras y yacimientos arqueol\u00f3gicos.<\/p>\n

Una metodolog\u00eda transformadora<\/h6>\n

La inteligencia artificial (IA) se considera la cuarta revoluci\u00f3n industrial. Derivadas de la ingenier\u00eda y la investigaci\u00f3n rob\u00f3tica, las \u00faltimas mejoras en IA han sido impulsadas por el aprendizaje autom\u00e1tico<\/a>\u00a0(en ingl\u00e9s, Machine Learning<\/em>, ML) y, a\u00fan m\u00e1s, por el aprendizaje profundo<\/a>\u00a0(en ingl\u00e9s, Deep Learning<\/em>, DL).<\/p>\n

El equipo GIAP<\/strong><\/a>, en colaboraci\u00f3n con el Dr. Miguel Carrero<\/a> (University College London \/ Universidad de Santiago de Compostela, GEPN-AAT), el Dr. Jo\u00e3o Fonte <\/a>(Universidad de Exeter), el Dr. Benito Vilas <\/a>(Universidad de Vigo) y el Center Computer Vision (CVC)<\/a>, ha desarrollado\u00a0un algoritmo DL para la<\/strong> detecci\u00f3n de t\u00famulos funerarios en Galicia<\/strong> (NO de la Pen\u00ednsula Ib\u00e9rica) a gran escala.<\/p>\n

El investigador predoctoral Iban Berganzo<\/a>\u00a0(ICAC),\u00a0dirigido por\u00a0H\u00e8ctor A. Orengo<\/a>\u00a0(ICAC) y\u00a0Felipe Lumbreras<\/a> (CVC), ha sido capaz de detectar computacionalmente casi 9.000 t\u00famulos funerarios en Galicia<\/strong>, cartografiando estos restos arqueol\u00f3gicos a una escala que antes era impensable. El algoritmo DL utiliza el sistema de detecci\u00f3n de objetos YOLOv3 (Redmon y Farhadi 2018)\u00a0y\u00a0el algoritmo de an\u00e1lisis del terreno Model Multi-Scale Relief Model (MSRM) (Orengo y Petrie 2018) para visualizar y detectar estos t\u00famulos.<\/p>\n

\"Figure
Figure 2. Tumuli detection using YOLOv3 algorithm in a part of the study area (left) and its location throughout Galicia (right).<\/figcaption><\/figure>\n
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Unos resultados preliminares prometedores<\/h6>\n

Parece ser que estos resultados preliminares, que se publicar\u00e1n en las pr\u00f3ximas semanas, podr\u00edan cambiar el estado actual del conocimiento sobre la distribuci\u00f3n espacial del paisaje de t\u00famulos en Galicia (Carrero-Pazos 2019). En primer lugar, los investigadores comparar\u00e1n los mont\u00edculos detectados de manera automatizada con sus bases de datos actuales y, despu\u00e9s, durante el verano llevar\u00e1n a cabo distintas campa\u00f1as de trabajo de campo para probar los nuevos resultados.<\/p>\n

Esta herramienta de inteligencia artificial ha demostrado la posibilidad de automatizar la detecci\u00f3n de caracter\u00edsticas, estructuras y yacimientos arqueol\u00f3gicos<\/strong>, y se podr\u00eda aplicar en otras regiones y casos pr\u00e1cticos.<\/p>\n

\"Figure
Figure 1. A part of the study area used for training with the known tumuli marked (left) and the MSRM of that area used as the DL algorithm\u2019s input data (right).<\/figcaption><\/figure>\n
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– Pod\u00e9is leer la publicaci\u00f3n original en la web del equipo GIAP<\/a>\u00a0–<\/em><\/p>\n

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Bibliograf\u00eda<\/h6>\n

Carrero-Pazos, M. 2019. Density, intensity and clustering patterns in the spatial distribution of Galician megaliths (NW Iberian Peninsula)<\/a>. Archaeol Anthropol Sci<\/em> 11, 2097\u20132108 (https:\/\/doi.org\/10.1007\/s12520-018-0662-2).<\/p>\n

Orengo, H. A. & Petrie, C. A. 2018. Multi\u2010scale relief model (MSRM): a new algorithm for the visualization of subtle topographic change of variable size in digital elevation models<\/a>. Earth Surf. Process. Landforms<\/em>, 43: 1361\u2013 1369. DOI:\u00a010.1002\/esp.4317<\/a>.<\/p>\n

Redmon, J. & Farhadi, A. 2018. YOLOv3: An Incremental Improvement<\/em><\/a>\u00a0(arXiv:1804.02767).<\/p>\n

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