Una nueva herramienta computacional desarrollada en la Universidad de Haifa está cambiando la forma en que los arqueólogos documentan y analizan ruinas antiguas, utilizando imágenes de drones y aprendizaje automático para revelar patrones arquitectónicos que no se pueden identificar a nivel del suelo.
“Los sitios que aparecen en la superficie como piedras dispersas se convierten de repente en espacios coherentes y organizados, lo que ahorra mucho tiempo de investigación”, declaró el Dr. Yitzchak Jaffe, de la Facultad de Arqueología y Culturas Marítimas de la Universidad de Haifa, uno de los autores del estudio, al Servicio de Prensa de Israel. “Y este sistema es único en su aplicación en el campo de la arqueología”.
La herramienta combina imágenes de drones de alta resolución con aprendizaje automático para identificar piedras de construcción y segmentos de muros individuales en yacimientos arqueológicos. En cuestión de minutos, el sistema puede mapear cientos de miles de piedras y traducir lo que parece un caos visual en un plano detallado y medible del sitio. Recientemente se evaluó en la revista Journal of Archaeological Science, con revisión por pares.
Los asentamientos antiguos suelen frustrar tanto a investigadores como a visitantes. Desde el suelo, los muros derrumbados y las estructuras erosionadas parecen montones de piedras al azar, e incluso un trabajo de campo prolongado puede no aclarar cómo se distribuyó originalmente un yacimiento. Si bien la fotografía con drones ofrece una perspectiva más amplia, hasta ahora, convertir imágenes aéreas en datos arqueológicos utilizables requería un procesamiento manual largo y laborioso.
Un equipo de arqueologos, dirigido por el Prof. Yosef Garfinkel, del Instituto de Arqueologia de la Universidad Hebrea de Jerusalen, y el Prof. Michael Hasel, de la Universidad Adventista del Sur de Tennessee, revelo extensas ruinas de un templo cananeo (credito: Cortesia).
Para subsanar esta deficiencia, el equipo de la Universidad de Haifa trabajó con cientos de imágenes tomadas con drones sobre ruinas arqueológicas, integrándolas en mapas espaciales y modelos de elevación precisos. Estos mapas se dividieron en cientos de pequeñas secciones que se utilizaron para entrenar dos modelos de aprendizaje automático. A un modelo se le enseñó a identificar piedras de construcción individuales, mientras que al segundo se le enseñaron segmentos de muro.
Ambos modelos se entrenaron utilizando miles de ejemplos etiquetados manualmente. Una vez entrenados, el sistema cruzó las capas de piedra y muro para generar un plano detallado del sitio donde cada piedra se fija en su ubicación exacta y se asocia con un segmento de muro específico. Según el investigador doctoral Erel Uziel, coautor del estudio, el resultado es un nivel de precisión espacial que antes era inalcanzable sin una excavación extensa.
El sistema se probó posteriormente en nueve yacimientos arqueológicos de Israel. En total, identificó aproximadamente 350.000 piedras de construcción, de las cuales aproximadamente el 20% se clasificaron como parte de estructuras de murallas. Los investigadores descubrieron que la herramienta funcionaba con precisión incluso en yacimientos con vegetación densa, suelos de colores variados o con conservación parcial, condiciones que suelen complicar la documentación arqueológica.
Los investigadores pueden identificar con mayor facilidad los tipos de construcción, los estilos arquitectónicos y la organización espacial.
Al integrar los datos a nivel de piedra con la segmentación de murallas, la herramienta permite a los investigadores identificar los tipos de construcción, los estilos arquitectónicos y la organización espacial en asentamientos completos. Esto, según el equipo, abre nuevas posibilidades para analizar cómo se desarrollaron los yacimientos a lo largo del tiempo, cómo se planificaron los barrios y cómo cambiaron las decisiones arquitectónicas a lo largo de los períodos.
Las implicaciones van más allá de la documentación. Con datos espaciales precisos, los arqueólogos pueden identificar áreas con alto potencial de investigación y planificar las excavaciones de forma más estratégica, reduciendo las excavaciones innecesarias y preservando mejor las zonas sensibles, según el equipo. La herramienta también permite a los investigadores plantear nuevas preguntas de investigación que dependen de relaciones espaciales precisas, como cambios en la densidad de edificaciones, la reutilización de materiales o variaciones en las técnicas de construcción dentro de un mismo sitio.
Hai Ashkenazi, arqueólogo y gerente de Geoinformática de la Autoridad de Antigüedades de Israel, declaró a TPS-IL que la herramienta podría ser "muy útil".
"A primera vista, este podría ser un desarrollo muy útil para nosotros en la Autoridad de Antigüedades, ya que permite elaborar rápidamente planos de sitios. Actualmente, todavía lo estamos probando para comprobar su compatibilidad con nuestros archivos y con diferentes tipos y colores de terreno", afirmó.
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