Inteligencia Artificial para estudiar a los primeros habitantes de la Patagonia
Las tecnologías actuales, y en este caso la Inteligencia Artificial (IA), no solo sirve para avanzar en pasos sobre el futuro y hacer más fáciles las tareas rutinarias del hombre, sino también para pararnos y observar la historia con otros métodos y otras técnicas que permitan una mayor comprensión.
Investigadores del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET) junto a otros colegas de dos instituciones españolas (el Consejo Superior de Investigaciones Científicas y la Universidad de Burgos) utilizaron un algoritmo con IA para analizar las relaciones entre los tipos de movilidad y la tecnología que usaron las sociedades originarias en el extremo austral de Patagonia.
El nuevo estudio, publicado en la revista Royal Society Open Science, parte de una extensa base de datos con todas las evidencias arqueológicas disponibles sobre la presencia humana en esta región, desde que llegaron los primeros grupos en el Holoceno temprano (hace 12.000 años) hasta finales del s. XIX.
Después se han aplicado técnicas de maching learning, un sistema estadístico que permite a la computadora o IA aprender de muchos datos (en este caso, big data de elementos tecnológicos característicos de los yacimientos) para poder realizar clasificaciones y predicciones.
“Mediante algoritmos de clasificación automática hemos identificado dos paisajes tecnológicos: uno que caracteriza a los grupos cazadores-recolectores pedestres (con herramientas líticas y óseas propias) y otro a los que contaban con tecnología náutica, como canoas, arpones y valvas de molusco que usaban para fabricar cuentas de collar”, explica Iván Briz i Godino, arqueólogo del CONICET y coautor del trabajo.
“En futuras excavaciones, cuando aparezcan conjuntos de elementos tecnológicos como los que hemos detectado, podremos deducir directamente el tipo de movilidad del grupo o las conexiones con otras comunidades”, añade el Briz.
Los resultados también permitieron obtener mapas con los asentamientos de las dos comunidades, lo que, a su vez, ha permitido localizar grandes regiones en las que interactuaron y compartieron su conocimiento tecnológico. En el caso de los grupos con tecnología náutica, se ha confirmado que llegaron a partir del Holoceno medio (hace unos 6.000 años) desde los canales e islas del Pacífico Sur, desplazándose a lo largo de la costa de lo que hoy es Chile.
En la investigación arqueológica, el procedimiento tradicional para identificar la interacción consiste en el análisis de la conexión espacial de las variables tecnológicas. Por el contrario, en el presente estudio, los paisajes tecnológicos se han obtenido mediante el posicionamiento geográfico de los sitios clasificados como náuticos o peatonales mediante el algoritmo de bosque aleatorio y mediante la verificación de la clasificación obtenida en relación con la literatura arqueológica. Esta nueva metodología, además de la representación de paisajes tecnológicos, permite la identificación de los límites entre ellos y, lo que es más importante, la detección y análisis de puntos conflictivos, posibles indicadores de interacción entre grupos.
“La arqueología tradicional caracteriza los yacimientos, las sociedades y sus posibles contactos en base a elementos singulares seleccionados por especialistas (como diseños de puntas de arma o elementos decorativos), pero aquí demostramos que es más interesante analizar conjuntos de elementos tecnológicos en su globalidad, mediante técnicas de inteligencia artificial que permiten trabajar con grandes volúmenes de datos y sin prejuicios subjetivos”, concluye Briz.
Este estudio de caso destaca el potencial de explorar bases de datos de amplio espectro estandarizadas y formalizadas con herramientas de aprendizaje automático y estadísticas, ya que los modelos y conclusiones obtenidos pueden servir como herramientas de apoyo para la toma de decisiones y como guía de análisis para toda la disciplina arqueológica.
