Künstliche Intelligenz hilft in der Archäologie

Presseldung vom 01.09.2020


Künstliche Intelligenz ist besser als bisherige Softwareanwendungen in der Lage, den Ursprung archäologischer Funde aus naturwissenschaftlichen Untersuchungsdaten abzuleiten. Das zeigen der Marburger Physiker und Informatiker Dr. Michael Thrun und mexikanische Fachleute für Archäologie am Beispiel von Obsidianwerkstücken, die bei Ausgrabungen geborgen wurden.

Die archäologische Stätte von Xalasco liegt im Westen Mexikos; ihre Bewohner pflegten rege Kontakte zu anderen Regionen in der Landesmitte und am Golf von Mexiko, was zum Austausch von Rohstoffen und Produkten führte. Ausgrabungen in Xalasco förderten zahlreiche Werkstücke aus dem Gesteinsglas Obsidian zutage. Stammt das Ausgangsmaterial aus lokalen Quellen oder wurde es von entfernten Fundstellen herbeigeschafft?


Publikation:


Pedro A. López-García, Denisse L. Argote & Michael C. Thrun
Projection-Based Classification of Chemical Groups for Provenance Analysis of Archaeological Materials
IEEE Access Vol 8 (2020), pp 152439-15245

DOI: 10.1109/ACCESS.2020.3016244


Obsidianwerkstücke aus Xalasco bestehen aus einem Material, das in der Nähe der Fundstelle gefördert wurde, fanden Archäologen mit Hilfe Künstlicher Intelligenz heraus.

Zur chemischen Analyse nutzte die Forschungsgruppe ein tragbares Röntgen-Fluoreszenzspektrometer, mit dem sie 256 Obsidianfund-stücke aus Xalasco untersuchte. Um die Werkstücke den natürlichen Obsidianquellen zuzuordnen, besorgte sich das Team Proben aus mehreren mittelamerikanischen Fundstellen.

Die Obsidianwerkstücke (farbige Kugeln) lassen sich aufgrund der Herkunft ihres Rohmaterials zu abgegrenzten Gruppen ordnen – dank Künstlicher Intelligenz.

Die herkömmlichen Computerprogramme können bei der Datenauswertung in die Irre führen, da sie nicht in der Lage sind, die verschiedenen archäologischen Quellen eindeutig zu unterscheiden: Denn die üblichen Rechenvorschriften wenden pauschale Vorannahmen über die Datenstruktur an, auch wenn über diese Strukturen nichts bekannt ist. Das führt zu falschen Ergebnissen, weil Daten zu Gruppen zusammengefasst werden, in die sie nicht hineingehören.

Die Autoren nutzten stattdessen einen neuen Ansatz, der sich des maschinellen Lernens bedient und ohne derartige Vorannahmen auskommt: Das Verfahren basiert auf einem Schwarm selbständiger Softwareeinheiten, die miteinander und mit ihrer Umgebung interagieren, um kollektiv intelligentes Verhalten hervorzubringen. Die Methode war bereits Anfang dieses Jahres in der Fachzeitschrift „Artificial Intelligence“ veröffentlicht worden.


Info
Zusammenarbeit

Neben Michael Thrun waren Professor Dr. Pedro A. López-García und Professorin Dr. Denisse L. Argote vom Nationalen Institut für Anthropologie und Geschichte in Mexiko an der Studie beteiligt.


Alles in allem sprechen die Befunde dafür, dass die Xalasco-Kultur einen gewissen Grad an Austausch mit weiter entfernt liegenden Siedlungen pflegte, auch wenn die Bewohner von Xalasco im Übrigen eine Vorliebe für nahegelegene, lokale Obsidianquellen an den Tag legten.


Diese Newsmeldung wurde mit Material der Philipps-Universität Marburg via Informationsdienst Wissenschaft erstellt


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