山形大学使用IBM的PAIRS Geoscope和Watson来发现古代蚀刻中的图案

 
听说过纳斯卡线吗?它们是刻在秘鲁南部沙子上的文字线，面积近1000平方公里，描绘了300多种不同的人物，包括动植物。最好的证据表明，它们起源于哥伦布时期，大约可追溯到公元前500年至公元500年之间，并且它们可能标志着冬至或为古代神灵供奉。尽管对Nasca线进行了数十年的研究(自从1994年被指定为联合国教科文组织世界遗产以来，就已经进行了更加深入的研究)，但尚未对其进行全面绘制。
日本山形大学的研究人员与IBM的研究人员合作，使用该公司的PAIRS Geoscope获得了对Nasca Lines起源的空前洞察。 IBM PAIRS Geoscope是一个云托管平台，用于将地理空间分析扩展到大型和复杂的数据集。它可以用于时间数据查询和分析服务，非常适合与该大学的基于卫星和无人机的远程高光谱传感和图像协同工作。它已经帮助研究人员发现了一个新的编队，这是山形团队发现较早的一批100个字形以来的第一个编队。
Yamagata使用IBM的Watson Machine Learning Accelerator(WMLA)(一种旨在处理跨机器集群的大规模工作负载的框架)来加快分析速度。在训练了AI模型以识别地层之后，研究人员向系统提供了其他数据，以查看它是否可以挑选出以前隐藏的标记。这不是一件容易的事-纳斯卡线周围有大量“白噪声”，包括道路和洪水小径-但这一过程最终取得了成功。该模型发现了该团队先前未发现的类人动物形象。
IBM研究人员Johannes Schmude在博客中写道：“ IBM Research和Yamagata共同努力，希望使用PAIRS集成多模式，完全不同的大型数据集。” “他们的希望是，通过对大量独特和非结构化信息进行AI和深度学习模型培训，他们将能够[发现]更大的发现……围绕纳斯卡山脉。”
这不是第一次将AI和机器学习应用于此类分析。在去年9月发表的预印本论文中，一组研究人员描述了一种AI模型，该模型可以检测，隔离和分类刻在基辅大教堂石墙上的古代字母。 3月，来自Alan Turing研究所，Warwick大学，赫尔辛基大学和Amazon的一个团队提出了一个利用分类元数据来揭示古希腊数据集中含义演变的模型。最近，谷歌的母公司Alphabet的DeepMind训练了一种算法，可以猜测在1,500、2,600年历史的石头，陶瓷和金属上的希腊铭文缺少的单词或字符。