Archäologie mit Künstlicher Intelligenz - wissenschaft.de
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Archäologie mit Künstlicher Intelligenz

Mithilfe Künstlicher Intelligenz haben Forscher aufgedeckt, woher das Material für präkolumbianische Obsidianwerkstücke stammte. (Bild: P. López-García/D. Argote)

Buchstäblich clevere Komponenten bereichern nun auch den Werkzeugkasten der Archäologie, verdeutlichen zwei aktuelle Studien: Forscher haben Techniken aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz eingesetzt, um Steinartefakte zuzuordnen und damit archäologische Rätsel zu lösen.

Die „Informatik der besonderen Art“ hat mittlerweile in unseren Alltag, die Industrie, Medizin und auch in die Forschung Einzug gehalten. Die Techniken aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) basieren dabei auf Simulationen intelligenten Verhaltens und dem sogenannten maschinellen Lernen. Die KI-Systeme können dabei in vorgegebenen Beispielen bestimmte Prinzipien erfassen und nach einer Lernphase auf der Grundlage von Verallgemeinerungen Modelle entwickeln. Diese können dann zur Beurteilung unbekannter Daten eingesetzt werden.

Ein Team um Michael Thrun von der Philipps-Universität Marburg hat gemeinsam mit mexikanischen Archäologen nun das Potenzial von KI zur Bestimmung der Herkunft archäologischer Funde aufgezeigt. Es handelte sich dabei um Werkstücke aus dem Gesteinsglas Obsidian, die bei Ausgrabungen in Xalasco im Westen Mexikos gefunden wurden. Es gibt Hinweise darauf, dass die Bewohner dieser präkolumbianischen Stätte rege Kontakte zu anderen Regionen Mexikos pflegten. Dies umfasste wohl auch den Austausch von Rohstoffen und Produkten. So kam die Frage auf, ob das Ausgangsmaterial der zahlreich in Xalasco entdeckten Obsidianartefakte aus lokalen Quellen stammte oder von entfernten Fundstellen herbeigeschafft wurde.

KI verdeutlicht die Herkunft

„Wir haben die chemische Zusammensetzung der Obsidianartefakte spektroskopisch untersucht und diese Messungen mithilfe Künstlicher Intelligenz analysiert, um die Werkstücke mit Proben zu vergleichen, die aus den möglichen natürlichen Quellen stammen“, sagt Thrun. Zur chemischen Analyse nutzten die Forscher ein tragbares Röntgen-Fluoreszenzspektrometer, mit dem sie 256 Obsidianfundstücke aus Xalasco untersuchten. Um die Werkstücke den natürlichen Obsidianquellen zuzuordnen, besorgte sich das Team Proben aus mehreren mittelamerikanischen Fundstellen des Materials.

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Wie sie erklären, können herkömmliche Computerprogramme zur Datenauswertung die verschiedenen archäologischen Quellen nicht eindeutig unterscheiden. Die Autoren nutzten stattdessen den neuen Ansatz, der sich des maschinellen Lernens bedient. Das Verfahren basiert auf einem Schwarm selbständiger Softwareeinheiten, die miteinander interagieren und auf diese Weise ein intelligentes System bilden. Die Methode wurde Anfang dieses Jahres in der Fachzeitschrift „Artificial Intelligence“ veröffentlicht. „Unsere Ergebnisse zeigen, dass dieser Ansatz für eine unvoreingenommene Analyse von archäologischem Material geeignet ist“, sagt Thrun: Die Obsidianwerkstücke ließen sich mithilfe der KI anhand der Herkunft ihres Rohmaterials zu abgegrenzten Gruppen ordnen.

Was das archäologische Ergebnis betrifft, sprechen die Befunde nun dafür, dass die Xalasco-Kultur tatsächlich einen gewissen Grad an Austausch mit weiter entfernt liegenden Siedlungen pflegte. Die meisten Obsidianwerkstücke aus Xalasco bestehen aber aus einem Material, das in der Nähe der Fundstelle gefördert wurde, fanden die Archäologen mithilfe der Künstlichen Intelligenz heraus.

Künstliches neuronales Netz unterscheidet Werkzeugsets

Bei dem zweiten Beispiel einer erfolgreichen Anwendung einer Technik aus dem Bereich der KI handelt es sich um ein Verfahren zur Unterscheidung von Werkzeugsets der mittleren und späten Steinzeit. Forscher der Universität Liverpool und des Max-Planck-Instituts für Menschheitsgeschichte in Jena (MPI-SHH) haben dazu ein künstliches neuronales Netz eingesetzt, dessen Funktion auf maschinellem Lernen basiert.

Wie sie erklären, markiert der Übergang von der mittleren zur späten Steinzeit einen einschneidenden Wandel in der Kultur unserer noch als Jäger und Sammler lebenden Vorfahren. Dennoch ist es oft schwer, archäologische Funde der einen oder anderen Periode zuzuordnen. Denn die ältesten Werkzeugsets aus der Zeit des Ursprungs unserer Spezies wurden teilweise auch noch bis vor rund 30.000 Jahren genutzt. Vor 67.000 Jahren kam es jedoch zu Veränderungen im Herstellungsprozess der Steinwerkzeuge, die auf eine bedeutende Verhaltensänderung hinweisen.

Im Rahmen der Studie haben die Forscher nun untersucht, inwieweit das Vorhandensein beziehungsweise Fehlen von bestimmten Werkzeugtypen in Werkzeugsets eine Zuordnung zur mittleren oder späten Steinzeit ermöglicht. Dazu wurden 16 unterschiedliche Werkzeugtypen innerhalb von 92 Werkzeugsets aus Afrika analysiert. Anstatt sich auf jedes einzelne Werkzeug zu konzentrieren, lag der Fokus auf dem Erfassen bestimmter Konstellationen der Werkzeugformen, die häufig zusammen in den Sets auftreten, erklären die Forscher. „Dafür nutzten wir das künstliche neuronale Netz“, sagt Co-Autor Matt Grove von der Universität Liverpool. Es wurde mit den Daten der Merkmale der Komplexfunde gefüttert und konnte dann Gemeinsamkeiten und Unterschiede aufdecken. „Durch diese Technik konnten wir erkennen, wie sich die verschiedenen Muster in der Zusammensetzung der Werkzeugsets zwischen mittlerer und später Steinzeit unterscheiden“, sagt Grove.

Sein Kollege Jimbob Blinkhorn vom MPI-SHH veranschaulicht: „Treten Werkzeuge mit abgestumpftem Rücken, aber scharfer Spitze, Klingen und bipolare Technologien nicht zusammen mit Kernwerkzeugen, wie Faustkeilen, der Levallois-Technik und Schabwerkzeugen auf, lässt das zuverlässig auf ein Set der späten Steinzeit schließen. Andersherum liegt ein Set der mittleren Steinzeit vor“, so Blinkhorn.

Das Team hofft, mithilfe ihrer Methode die regionalen Unterschiede des kulturellen Wandels während der afrikanischen Steinzeit nun noch besser untersuchen zu können.
„Wir hoffen zudem, dass die Studie verdeutlicht, dass unsere Methode eine deutlich breitere Anwendung in der archäologischen Forschung finden könnte“, sagt Grove abschließend.

Quelle: Philipps-Universität Marburg, Fachartikel: IEEE Access, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3016244; Max-Planck-Instituts für Menschheitsgeschichte, Fachartikel: PLOS ONE, doi: 10.1371/journal.pone.0237528

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