En collaboration avec la division d'archéologie sous-marine de la marine des États-Unis, J'ai appris à un ordinateur à reconnaître les épaves au fond de l'océan à partir de scans effectués par des avions et des navires à la surface. Le modèle informatique que nous avons créé est précis à 92 % pour trouver des épaves connues. Le projet s'est concentré sur les côtes des États-Unis continentaux et de Porto Rico. Il est maintenant prêt à être utilisé pour trouver des épaves inconnues ou non cartographiées.

La première étape de la création du modèle d'épave consistait à apprendre à l'ordinateur à quoi ressemble une épave. Il était également important d'apprendre à l'ordinateur à faire la différence entre les épaves et la topographie du fond marin. Pour faire ça, J'avais besoin de beaucoup d'exemples d'épaves. Je devais aussi apprendre au modèle à quoi ressemble le fond océanique naturel.

Idéalement, la National Oceanic and Atmospheric Administration tient une base de données publique des épaves. Il dispose également d'une grande base de données publique de différents types d'images collectées dans le monde entier, y compris les images sonar et lidar du fond marin. L'imagerie que j'ai utilisée s'étend jusqu'à un peu plus de 14 miles (23 kilomètres) de la côte et à une profondeur de 279 pieds (85 mètres). Cette imagerie contient de vastes zones sans épaves, ainsi que des naufrages occasionnels.

Trouver des épaves est important pour comprendre le passé humain - pensez au commerce, migration, guerre, mais l'archéologie sous-marine est chère et dangereuse. Un modèle qui cartographie automatiquement toutes les épaves sur une grande surface peut réduire le temps et les coûts nécessaires à la recherche d'épaves, soit avec des drones sous-marins ou des plongeurs humains.

La branche d'archéologie sous-marine de la Marine est intéressée par ce travail car il pourrait aider l'unité à trouver des épaves navales non cartographiées ou inconnues. Plus généralement, il s'agit d'une nouvelle méthode dans le domaine de l'archéologie sous-marine qui peut être étendue pour rechercher différents types d'éléments archéologiques submergés, y compris les bâtiments, statues et avions.

Ce projet est le premier modèle axé sur l'archéologie qui a été construit pour identifier automatiquement les épaves sur une grande surface, dans ce cas, toute la côte des États-Unis continentaux. Il existe quelques projets connexes axés sur la recherche d'épaves à l'aide d'un apprentissage en profondeur et d'images collectées par un drone sous-marin. Ces projets sont capables de trouver une poignée d'épaves qui se trouvent dans la zone entourant immédiatement le drone.

Nous aimerions inclure plus de données sur les épaves et les images du monde entier dans le modèle. Cela aidera le modèle à très bien reconnaître de nombreux types différents d'épaves. Nous espérons également que la branche d'archéologie sous-marine de la Marine plongera dans certains des endroits où le modèle a détecté des épaves. Cela nous permettra de vérifier plus attentivement l'exactitude du modèle.

Je travaille également sur quelques autres projets d'apprentissage automatique en archéologie, et ils se construisent tous les uns sur les autres. L'objectif global de mon travail est de construire un modèle d'apprentissage automatique archéologique personnalisable. Le modèle serait capable de basculer rapidement et facilement entre la prédiction de différents types de caractéristiques archéologiques, sur terre comme sous l'eau, dans différentes parties du monde. À cette fin, Je travaille également sur des projets axés sur la recherche d'anciennes structures archéologiques mayas, des grottes sur un site archéologique maya et des tumulus roumains.

Cet article est republié à partir de The Conversation sous une licence Creative Commons. Lire l'article original.