Harvey Mudd College/The New York Times
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Zach Zorich, The New York Times - Life/Style

14 de janeiro de 2021 | 05h00

Encontrar o túmulo de um antigo rei cheio de artefatos dourados, armas e roupas elaboradas parece ser o sonho de qualquer arqueólogo. Mas procurá-los, como Gino Caspari pode lhe contar, é incrivelmente tedioso.

Caspari, arqueólogo pesquisador da Fundação Nacional de Ciência da Suíça, estuda os antigos citas, uma civilização nômade cujos guerreiros montados a cavalo aterrorizaram as planícies da Ásia há 3 mil anos. Os túmulos da realeza cita continham grande parte da fabulosa riqueza que eles haviam saqueado de seus vizinhos. Desde o momento em que os corpos foram enterrados, essas tumbas tornaram-se alvos populares de ladrões. Caspari estima que mais de 90% delas tenham sido destruídas.

Ele suspeita que milhares de tumbas estão espalhadas pelas estepes da Eurásia, que se estendem por milhões de quilômetros quadrados. Ele passou horas mapeando sepulturas usando imagens do Google Earth de territórios que hoje correspondem à Rússia, Mongólia e a província de Xinjiang, no oeste da China. “É essencialmente uma tarefa tediosa”, disse Caspari. “E não é isso que um pesquisador bem qualificado deveria estar fazendo.”

Até que um vizinho de Caspari na International House, no bairro de Morningside Heights, em Manhattan, encontrou uma solução. O vizinho Pablo Crespo, na época um estudante de pós-graduação em economia da Universidade da Cidade de Nova York que estava trabalhando com inteligência artificial para estimar a volatilidade dos preços das commodities, disse a Caspari que ele precisava de uma rede neural convolucional (CNN, na sigla em inglês) para pesquisar as imagens de satélite para ele. Os dois se uniram por uma filosofia acadêmica comum, de tornar seu trabalho abertamente disponível para o benefício da grande comunidade acadêmica, e pelo amor à música heavy metal. Bebendo cerveja no bar da International House, eles iniciaram uma colaboração que os colocou na vanguarda de um novo tipo de análise arqueológica.

Uma rede neural convolucional é um tipo de inteligência artificial projetada para analisar informações que podem ser processadas como uma grade. Ela é especialmente bem adequada para analisar fotografias e outras imagens. A rede vê uma imagem como uma grade de pixels. A CNN que Crespo projetou começa dando a cada pixel uma classificação baseada em quão vermelho ele é, depois outra para verde e para azul. Depois de classificar cada pixel de acordo com uma variedade de parâmetros adicionais, a rede começa a analisar pequenos grupos de pixels, então os sucessivamente maiores, procurando correspondências ou quase correspondências com os dados que foi treinada para detectar.

Trabalhando em seu tempo livre, os dois pesquisadores rodaram 1.212 imagens de satélite pela rede durante meses, requisitando a ela que procurasse por tumbas de pedra circulares e ignorasse outras coisas circulares semelhantes a túmulos, como pilhas de entulho de construção e lagos de irrigação.

No início, eles trabalharam com imagens que mediam cerca de 5.179 quilômetros quadrados. Eles usaram três quartos das imagens para treinar a rede para entender como uma tumba cita se parece, corrigindo o sistema quando ele deixava passar uma tumba conhecida ou destacava uma inexistente. Eles usaram o resto das imagens para testar o sistema. A rede identificou corretamente as tumbas conhecidas 98% das vezes.

Criar a rede foi simples, disse Crespo. Ele a projetou em menos de um mês usando a linguagem de programação Python e sem nenhum custo, apenas o que foi gasto com as cervejas. Caspari espera que a criação deles dê aos arqueólogos uma maneira de encontrar novas tumbas e identificar locais importantes para que possam ser protegidos de saqueadores.

Outras redes neurais convolucionais estão começando a automatizar uma variedade de tarefas repetitivas que geralmente são impostas aos alunos de pós-graduação. E elas estão abrindo novas janelas para o passado. Algumas das tarefas que essas redes estão herdando incluem classificar fragmentos de cerâmica, localizar embarcações naufragadas em imagens de sonar e encontrar ossos humanos que estão à venda, ilegalmente, na internet.

“A Netflix está usando esse tipo de técnica para fazer recomendações a você”, disse Crespo, agora um cientista de dados sênior do Etsy. “Por que não deveríamos usá-la para algo como salvar a história da humanidade?”

Gabriele Gattiglia e Francesca Anichini, ambos arqueólogos da Universidade de Pisa, na Itália, escavam sítios da era do Império Romano, o que envolve a análise de milhares de pedaços quebrados de cerâmica. Na cultura romana, quase todos os tipos de recipientes, incluindo vasilhas de cozinha e ânforas usadas para despachar mercadorias pelo Mediterrâneo, eram feitos de barro, de modo que a análise da cerâmica é essencial para a compreensão da vida romana.

A tarefa envolve comparar fragmentos de cerâmica com fotos em catálogos impressos. Gattiglia e Francesca estimam que apenas 20% do seu tempo é gasto escavando sítios; o restante é gasto na análise de cerâmica, trabalho para o qual não são pagos. “Começamos a sonhar com alguma ferramenta mágica para reconhecer a cerâmica em uma escavação”, disse Gattiglia.

Esse sonho ganhou forma com o ArchAIDE project, uma ferramenta digital que permitirá aos arqueólogos fotografar uma peça de cerâmica em campo e tê-la identificada por redes neurais convolucionais. O projeto, que recebeu financiamento do programa de pesquisa e inovação Horizon 2020 da União Europeia, agora envolve pesquisadores de toda a Europa, bem como uma equipe de cientistas da computação da Universidade Tel Aviv em Israel que projetou as CNNs.

O projeto envolveu a digitalização de muitos dos catálogos de papel e seu uso para treinar uma rede neural para reconhecer diferentes tipos de vasos de cerâmica. Uma segunda rede foi treinada para reconhecer os perfis dos cacos de cerâmica. Até agora, o ArchAIDE pode identificar apenas alguns tipos específicos de cerâmica, mas à medida que mais pesquisadores adicionam suas coleções ao banco de dados, o número de tipos deve crescer.

“Sonho com um catálogo de todos os tipos de cerâmica”, disse Francesca. “Não sei se é possível concluí-lo no tempo de uma vida.”

Shawn Graham, professor de humanidades digitais na Universidade Carleton, em Ottawa, usa uma rede neural convolucional chamada Inception 3.0, projetada pelo Google, para pesquisar na internet por imagens relacionadas à compra e venda de ossos humanos. Os EUA e muitos outros países têm leis que exigem que ossos humanos mantidos em coleções de museus sejam devolvidos aos seus descendentes. Mas também existem ossos sendo mantidos por pessoas que contornaram essas leis. Graham disse ter visto até vídeos na internet de pessoas cavando sepulturas para alimentar este mercado.

“Essas pessoas que estão sendo compradas e vendidas nunca consentiram isso”, disse Graham. “Isso causa violência contínua às comunidades das quais esses ancestrais têm sido removidos. Como arqueólogos, devemos tentar impedir isso.”

Ele fez algumas alterações no Inception 3.0 para que pudesse reconhecer fotografias de ossos humanos. O sistema já havia sido treinado para reconhecer objetos em milhões de fotografias, mas nenhum desses objetos eram ossos. Desde então, ele treinou sua versão com mais de 80 mil imagens de ossos humanos. Ele agora está trabalhando com um grupo chamado Countering Crime Online (Combatendo o crime on-line), que usa CNNs para rastrear imagens relacionadas ao comércio ilegal de marfim e tráfico sexual.

Crespo e Caspari disseram que as ciências sociais e humanas podem se beneficiar ao incorporar as ferramentas da tecnologia da informação em seu trabalho. A rede neural convolucional deles era fácil de usar e está disponível gratuitamente para qualquer pessoa que queira modificá-la para atender às suas próprias necessidades de pesquisa. No final, eles disseram, os avanços científicos se resumem a duas coisas.

“A inovação realmente acontece nas interseções de áreas de conhecimentos estabelecidos”, disse Caspari. Crespo acrescentou: “Tome uma cerveja com seu vizinho de vez em quando”. / TRADUÇÃO DE ROMINA CÁCIA

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