În vastitatea toridă a deșertului Rub’ al Khali, unde temperaturile depășesc 48,89 °C, iar vânturile modelează dune cât clădirile zgârie-nori, are loc o revoluție tăcută. Fără corturi. Fără echipe de săpături. Doar o constelație de sateliți și linii de cod care scanează nisipul în căutarea secretelor, potrivit Indian Defence Review.
Arheologii, mult timp împiedicați de condițiile aspre din interiorul Peninsulei Arabe, apelează acum la inteligența artificială pentru a explora acolo unde ochiul uman și lopata nu pot ajunge. Într-o regiune adesea asociată cu liniștea și nemișcarea, șoapte digitale dezvăluie ecouri ale unei vieți străvechi.
Descoperirile nu sunt simple speculații. Studii recente din Emiratele Arabe Unite, realizate cu ajutorul unui amestec de radar cu apertură sintetică (SAR) și învățare automată, au scos la iveală urme ale unor așezări umane ce datează de acum 5.000 de ani. Nu sunt doar puncte pe o hartă — sunt potențiale capitole de istorie, șterse anterior de timp și furtuni de nisip.
› Vezi galeria foto ‹
Arheologie digitală printre dune
În centrul acestei transformări se află Saruq Al-Hadid, un sit arheologic excavat pentru prima dată în 2002, aproape de marginea sudică a Dubaiului. Situl, bogat în zgură, ceramică și resturi de prelucrare a metalelor, a sugerat de mult existența unui centru înfloritor din Epoca Bronzului. Totuși, mare parte din suprafața sa a rămas ascunsă sub dunele mobile — până când cercetătorii au aplicat imagistica SAR și modele de învățare profundă pentru a-l cartografia de la distanță.
Echipa care a coordonat proiectul, formată din oameni de știință de la Universitatea Khalifa și Universitatea Sorbona Abu Dhabi, și-a publicat concluziile în revista Geosciences. Folosind date radar de la satelitul ALOS-2/PALSAR-2 și imagini ultra-HD de la WorldView-3, aceștia au antrenat sisteme de inteligență artificială să recunoască trăsături specifice așezărilor umane — trasee liniare, aglomerări, densitate de material.
Nu a fost vorba de presupuneri. Algoritmul a fost alimentat cu tipare arheologice cunoscute și date verificate pe teren, permițându-i să distingă formațiunile naturale de structurile umane, cu o rezoluție de până la 50 de centimetri. Când previziunile au fost ulterior verificate de echipe pe teren, multe dintre siturile suspectate s-au dovedit a corespunde cu structuri îngropate, anterior ratate de cercetările tradiționale.
Dincolo de Dubai: Cartografierea rutelor comerciale antice
Ceea ce a început ca un proiect local se extinde acum în toată Peninsula Arabică. Cercetătorii folosesc aceleași metode pentru a urmări rețele comerciale antice care conectau odinioară oaze și așezări de coastă, acum situate în unele dintre cele mai ostile medii de pe Pământ.
„Nu descoperi doar structuri izolate”, a declarat dr. Diana Francis, investigator principal în cadrul proiectului. „Vezi coridoare ale mișcării umane, economii, rute de migrație — civilizații întregi care s-au adaptat să trăiască în deșert cu mult înaintea infrastructurii moderne.”
Aceste descoperiri susțin teoriile istorice privind Ruta Tămâiei, un sistem comercial care transporta tămâie și smirnă din sudul Arabiei până la Mediterană, încă din mileniul al III-lea î.Hr. Până acum, mare parte din acest sistem era ipotetic, bazat pe puține însemnări scrise și câteva situri excavate. Cu ajutorul SAR și al inteligenței artificiale, aceste autostrăzi invizibile încep să reapară.
Revoluția învățării automate în arheologie
Inteligența artificială a demonstrat deja potențial în alte părți ale lumii. În 2023, cercetători de la Universitatea Yamagata din Japonia au folosit-o pentru a identifica noi Linii Nazca în Peru, de 21 de ori mai rapid decât analiza manuală. Ce este diferit în Arabia este dificultatea extremă a terenului — și amploarea a ceea ce încă rămâne nedescoperit.
Avantajul SAR constă în capacitatea sa de a pătrunde prin nisip și sol uscat, spre deosebire de imagistica optică, care se confruntă cu reflexii și distorsiuni. Combinat cu inteligența artificială, formează un instrument puternic, capabil să proceseze rapid peisaje vaste și să evidențieze anomalii în date care altfel ar trece neobservate de ochiul uman.
Totuși, tehnologia are limitele ei. Precizia modelelor depinde de calitatea datelor satelitare, adesea afectate de praf, vânt și topografie instabilă. De asemenea, există provocarea rezultatelor fals pozitive — formațiuni naturale care imită modele umane. Pentru a contracara acest lucru, cercetătorii integrează rețele neuronale cu algoritmi de retropropagare, perfecționând predicțiile cu fiecare confirmare sau respingere de pe teren.
Ştiri video recomandate
