Desarrollan un sistema que cataloga cerámica ibérica de yacimientos mediante inteligencia artificial

Un equipo de investigación de la Universidad de Jaén, el Centro Nacional Patagónico, la Universidad Nacional de la Patagonia San Juan Bosco, la Universidad Nacional del Sur de Argentina y el IBM Research Africa de Kenya ha desarrollado un modelo que facilita el trabajo de clasificación y catalogación de restos cerámicos de yacimientos al realizarlo de manera instantánea y automática. Así, al mostrar al sistema un nuevo objeto hallado es capaz de catalogarlo basándose en los criterios ya establecidos por los expertos en más de 1000 imágenes.

Los expertos han demostrado que este modelo es más exacto incluso que el trabajo humano, ya que se desarrolla de manera totalmente objetiva y mucho más rápido que con otros métodos.

Así, el sistema toma la imagen del resto encontrado y lo clasifica automáticamente, logrando una media del 96% de exactitud. Los expertos validan el método en el artículo ‘Learning feature representation of Iberian ceramics with automatic classification models’, publicado en la revista Journal of Cultural Heritage. Además, ponen a disposición de la comunidad científica el repositorio de imágenes y el catálogo desarrollado en este trabajo.

La dificultad de los arqueólogos en la tarea de catalogación es la alta diversidad de características que determinan una pieza y la diferencian de las otras. La principal particularidad de la cerámica es que son objetos únicos. “No se encuentran dos vasijas idénticas al ser productos creados manualmente. Además, estos restos suelen ser los más abundantes en las excavaciones”, indica a la Fundación Descubre el investigador de la Universidad de Jaén Manuel Lucena, autor del artículo.

El estudio se ha realizado en yacimientos arqueológicos ubicados en el valle alto del río Guadalquivir, un enclave geográfico único por los diferentes pueblos de la antigüedad que lo han ocupado.

Clasificar para recrear la historia

El nuevo modelo utiliza el aprendizaje por transferencia. Consiste en el entrenamiento de una red neuronal a partir de una base de datos de imágenes etiquetadas previamente por los expertos. Con él se logra una clasificación exacta del objeto y lo coloca en un espacio concreto atendiendo a diferentes características: abiertos o cerrados, con cuello o sin él, esféricos u ovalados…

Al mostrarle un nuevo objeto, lo clasifica y ordena automáticamente en las categorías predefinidas y si no se adapta a ninguna existente, crea una nueva.

Al mismo tiempo, se analiza si existe alguna relación con otros hallazgos anteriores. De esta manera, se localiza de una forma rápida y sencilla si existen coherencias temporales o geográficas con otros ya catalogados.

Como en otras creaciones artísticas, la cerámica es susceptible de adoptar unos estilos concretos, dependiendo de la moda del momento. Así, tras el hallazgo de una vasija o un plato, se puede determinar en qué período histórico se creó, en qué lugar, incluso a qué rango social pertenecía la pieza. Por eso, se hace necesario establecer categorías que unifiquen formas, materiales o decoraciones propias de un pueblo o épocas concretas.

El modelo puede replicarse para otros restos arqueológicos como puntas de flechas, proyectiles o incluso fragmentos de hueso.

Este trabajo se ha financiado a través del proyecto ‘Estrategias para el procesamiento y segmentación a gran escala de grandes nubes de puntos. Aplicaciones’, del Ministerio de Ciencia e Innovación.

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