Alla ricerca di nuovi siti archeologi con l’intelligenza artificialefederica.dauria
Dom, 05/09/2021 – 10:28


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Federica DʹAuria

Si può insegnare a un computer a scoprire depositi archeologici ancora sepolti? Questa è la sfida raccolta dal progetto Cultural landscapes scanner, realizzato in collaborazione tra l’Istituto italiano di tecnologia (IIT) e l’Agenzia spaziale europea (ESA). Lo scopo è quello di utilizzare tecniche di machine learning per riconoscere e individuare strutture antiche ancora sconosciute presenti nel sottosuolo. A coordinare il progetto è Arianna Traviglia, direttrice del Centre for Cultural Heritage Technology dell’IIT con sede all’università Ca’ Foscari di Venezia.
A lei abbiamo chiesto di raccontarci in cosa consiste questo innovativo progetto, che darà una svolta ai metodi tradizionali di telerilevamento di cui si servono attualmente gli archeologi.

SCIENZA E RICERCA

L’intervista completa ad Arianna Traviglia. Montaggio di Elisa Speronello

Questo progetto si basa sull’utilizzo dell’intelligenza artificiale per fare ciò che gli archeologi e i fotointerpreti hanno sempre fatto davanti allo schermo senza nessun particolare aiuto”, racconta Traviglia. “I siti archeologici che giacciono nel primo sottosuolo possono essere identificati tramite il telerilevamento. Infatti, un sito archeologico che si trova sottoterra può alterare il suolo o la vegetazione in superficie, che diventano quindi marcatori della presenza di un oggetto o di una struttura archeologica presente nel sottosuolo.
Per questo motivo, per molti anni, dapprima tramite le immagini che venivano scattate dagli aerei e successivamente tramite quelle scattate dai sensori montati sui satelliti, gli archeologi hanno utilizzato il telerilevamento per scoprire nuovi siti archeologici. È qui che il nostro progetto va un po’ oltre. Adesso abbiamo a disposizione tantissime immagini in più rispetto al passato, grazie ad alcune piattaforme, come nel nostro caso Copernicus, finanziata dalla Commissione europea. Queste permettono di scaricare e utilizzare le immagini satellitari raccolte dalle Sentinel-2, quei satelliti che coprono la superficie terrestre nel giro di 5 – 6 giorni, e anche quelle provenienti dalle contributing missions, che permettono di ampliare la pletora di immagini già presenti in Copernicus.

Cercheremo quindi la presenza di potenziali siti archeologici all’interno di queste immagini usando l’intelligenza artificiale. Insegneremo alle macchine a riconoscere la presenza di questi siti allo stesso modo in cui lo facciamo noi. Un passo alla volta, quindi, le spiegheremo come gli archeologi sono in grado di percepire qualcosa sulla superficie terrestre che possono collegare alla presenza di un sito archeologico.
La macchina, quindi, dovrà imparare gradualmente a svolgere questa attività e ci darà sicuramente un supporto. L‘intelligenza artificiale, infatti, è in grado di vedere meglio di noi, perché può manipolare le immagini registrate nell’infrarosso, che noi non possiamo vedere a occhio nudo, e anche perché elimina una buona parte della soggettività dell’essere umano. Noi riusciamo infatti a vedere solo determinati elementi, mentre per altri facciamo più fatica.
In questo modo saremo in grado di esaminare molte più immagini di quanto fosse possibile fare nel passato, e dato che ogni 5 – 6 giorni abbiamo a disposizione nuove immagini di una stessa area, potremo fare questo controllo in maniera continuativa. Questo ci permetterà anche di fare archeologia preventiva, cioè di rintracciare siti archeologici ancora nascosti prima che vengano scoperti durante i lavori di costruzione di strade e parcheggi, che vengono fermati quando viene scoperto un deposito archeologico. Il nostro progetto sarà d’aiuto sia a chi gestisce il patrimonio culturale, sia a chi si occupa di pianificazione territoriale”.

Come si insegna a un computer a identificare automaticamente strutture antiche ancora sepolte?

Allo stesso modo in cui si insegna agli studenti di archeologia quando si tiene un corso sul telerilevamento”, risponde Traviglia. “Si fa vedere loro quali sono gli effetti che la presenza di un sito archeologico nel sottosuolo può avere sulla vegetazione o sul terreno. Si mostrano quindi al computer degli esempi concreti, come delle fotografie aeree o satellitari di siti archeologici che sono già stati scoperti. La macchina viene quindi nutrita con questi training dataset di immagini che le insegnano a riconoscere qual è l’aspetto di una traccia archeologica su un’immagine satellitare. È un processo molto lungo e complesso, anche perché al momento non esistono ancora database fatti esattamente come quelli di cui hanno bisogno le macchine.

La fase iniziale di questa ricerca consiste perciò nella raccolta di esempi specifici da far vedere alla macchina, perché possa imparare a riconoscere caratteristiche simili in altre serie di immagini.
A quel punto, il computer tenterà di volta in volta di fare questi riconoscimenti. Noi le diremo quando questi riconoscimenti sono sbagliati e quando invece ha svolto l’operazione correttamente. In questo modo migliorerà di volta in volta proprio come noi, quando impariamo a svolgere al meglio un certo lavoro”.

Quali altre applicazioni potrebbe avere una tecnologia in grado di monitorare un’area dall’alto per individuare particolari conformazioni del territorio?

Per il nostro lavoro, l’obiettivo principale è quello di scoprire nuovi siti per poterli poi gestire e proteggere. Questo ci permette non solo di aumentare la nostra conoscenza del passato, ma anche di gestire correttamente il nostro presente.
L’intelligenza artificiale ci può aiutare, inoltre, a rilevare la presenza di scavi clandestini, che rappresentano un problema per moltissimi paesi. Il dato satellitare ci può permettere di identificare sia scavi che si sono verificati nel passato, sia quelli attuati più di recente, in modo da fornire informazioni utili alle forze dell’ordine che si occupano di contrastare questo tipo di illeciti.
In futuro, con il miglioramento del tipo di dato satellitare, potremmo avere immagini della stessa area ogni due o tre giorni. Questo ci permetterebbe, in teoria, anche di riuscire a identificare la presenza di uno scavo clandestino in corso e di riuscire a fermarlo. Questo obiettivo è ancora lontano, perché la tecnologia non è abbastanza sviluppata, ma in futuro potrebbe essere raggiunto”.

Quali sono le nuove frontiere per l’archeologia? Le competenze informatiche sono particolarmente importanti per gli studiosi di questa disciplina?

“L’archeologia è tra le discipline umanistiche che tra le prime ha adottato tecnologie digitali, e non solo l’intelligenza artificiale”, spiega Traviglia. “La più famosa conferenza di applicazione informatica all’archeologia compie 50 anni l’anno prossimo. Durante questo tempo è diventato sempre più importante per gli archeologi sviluppare competenze informatiche, che stanno diventando sempre di più un patrimonio per i giovani che vengono formati in questo settore negli ultimi anni. Ormai, infatti, quasi tutte le università offrono corsi specifici sia riguardo alle scienze che supportano l’archeologia, sia alla tecnologia digitale, che è ormai diventata una parte indispensabile della formazione dell’archeologo”.

Insegnare a un computer a scoprire depositi archeologici ancora sepolti è la sfida raccolta dal progetto Cultural landscapes scanner, realizzato in collaborazione tra l’IIT e l’ESA, che prevede l’utilizzo di tecniche di machine learning per riconoscere e individuare strutture antiche sconosciute presenti nel sottosuolo

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Foto: Fondazione Istituto Italiano di Tecnologia (IIT) Multimedia Library
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