Dr Gino Kaspari (à droite) lors de l'étude géophysique de la tombe royale scythe dans le sud de la Sibérie en 2018. Photo: Trevor Wallace
Trouver la tombe d'un ancien roi, pleine d'artefacts en or, d'armes et de vêtements exquis, est le rêve de tout archéologue. Mais la recherche de tels objets est incroyablement fastidieuse, vous dirait le Dr Gino Caspari.
Gino Caspari, chercheur en archéologie au Fonds national suisse de la science, étudie la culture des anciens Scythes et nomades qui ont terrorisé les populations des plaines d'Asie il y a 3 000 ans. Dans les tombes de la noblesse scythe, la plupart des richesses fabuleuses qu'ils ont volées à leurs voisins sont conservées. A partir du moment où les corps des dirigeants ont été enterrés, les tombes sont devenues des cibles pour les voleurs. Le Dr Caspari estime que plus de 90% d'entre eux ont déjà été détruits et ruinés.
Le scientifique soupçonne que des milliers de tombes sont dispersées dans les steppes eurasiennes s'étendant sur des millions de kilomètres carrés. Il a passé des heures à cartographier des tombes à l'aide d'images Google Earth dans ce qui est maintenant la Russie, la Mongolie et la province du Xinjiang dans l'ouest de la Chine.
«C'est en fait un travail assez ennuyeux et répétitif », déclare le Dr Caspari. " Et ce n'est clairement pas ce qu'un scientifique hautement qualifié devrait faire."
Pablo Crespo, étudiant diplômé de la faculté d'économie de la City University de New York, a réussi à trouver une solution plus optimale aux problèmes du scientifique. Il a travaillé avec l'intelligence artificielle pour évaluer la volatilité des marchés des matières premières. Pablo a suggéré au Dr Caspari qu'un réseau neuronal convolutif pourrait l'aider dans la recherche de tombes scythes potentielles - il pourrait analyser des images satellites comme un scientifique respecté.
Pablo et Gino étaient des «collègues» à International House (un réseau mondial de 160 écoles de langues et instituts de formation des enseignants dans plus de 50 pays). Ils partageaient une croyance en l'importance du partage des connaissances et de la collaboration universitaire. Ils aimaient aussi tous les deux le heavy metal. Autour d'un verre de bière, ils ont lancé un partenariat scientifique et ouvert une nouvelle page dans l'histoire de la recherche archéologique.
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Images de tombes utilisées par Pablo Crespo et le Dr Caspari pour former le réseau neuronal. Photo: Pablo Crespo Un
réseau de neurones convolutifs (CNN) est idéal pour l'analyse de photographies et autres images. CNN voit l'image comme une grille de pixels. Le réseau de neurones, conçu par Pablo Crespo, commence par attribuer une note à chaque pixel en fonction de sa couleur - à quel point il est rouge, vert ou bleu. Après avoir évalué chaque pixel en fonction de nombreux paramètres supplémentaires, le réseau commence à analyser de petits groupes de pixels, puis les plus grands, à la recherche de correspondances avec les données qu'il a été entraîné à détecter.
Travaillant pendant leur temps libre, les deux chercheurs ont analysé 1 212 images satellites sur un réseau pendant plusieurs mois, à la recherche de tombes en pierre rondes. Le plus délicat était de ne pas les confondre avec d'autres objets circulaires tels que des tas de débris et des étangs d'irrigation.
Au début, ils ont travaillé avec des images d'environ 2 000 kilomètres carrés. Ils ont utilisé les trois quarts des images pour enseigner au réseau à quoi ressemble une tombe scythe et pour la corriger lorsqu'elle manquait la tombe ou sélectionnait d'autres objets comme sépulture. Les scientifiques ont laissé le reste des images pour vérifier le système. En conséquence, le réseau a correctement identifié les tombes dans 98% des cas.
Selon le Dr Crespo, le réseau n'a pas été difficile à créer. Il l'a déployé en moins d'un mois en utilisant Python sans frais supplémentaires. À moins, bien sûr, que vous ne comptiez pas la bière achetée et bu ce mois-ci. Le Dr Caspari espère que CNN aidera les archéologues à trouver de nouvelles tombes afin qu'ils puissent être protégés des chasseurs de trésors.
Les réseaux de neurones convolutifs aident à automatiser les tâches scientifiques impliquant des actions infiniment répétitives, qui sont généralement imputées aux étudiants diplômés. L'intelligence artificielle ouvre de nouvelles fenêtres sur le passé. Ainsi, les réseaux ont appris à classer des fragments de céramique, à détecter les navires coulés à partir d'images sonar et à trouver des ossements humains vendus au marché noir sur Internet.
«Avec une technologie comme celle-ci, Netflix nous donne des recommandations de films,Dit Pablo Crespo, maintenant chercheur senior chez Etsy. - Pourquoi ne l’utilisons-nous pas pour quelque chose comme la préservation de l’histoire humaine »?
Gabriele Gattilla et Francesca Anichini, archéologues de l'Université de Pise en Italie, fouillent une zone de monuments romains, ce qui implique l'analyse de milliers de morceaux de poterie cassés. Dans la culture romaine, presque tous les types d'ustensiles, y compris les ustensiles de cuisine et les amphores utilisés pour transporter des marchandises à travers la Méditerranée, étaient en argile. Par conséquent, l'analyse de la poterie est importante pour comprendre la vie des anciens Romains.
À gauche - Dr Francesca Anichini. Sur la droite, Gabriele Gattilla. Source: Université de Pise, MAPPALab
Le projet ArchAIDE permettra aux archéologues de photographier des céramiques sur le terrain et de les identifier à l'aide de réseaux de neurones ultra précis. Source: Université de Pise, MAPPALab
Le défi consiste à comparer des tessons de poterie avec des images de catalogues imprimés. Le Dr Gattiglia et le Dr Anichini estiment que seulement 20% de leur temps est consacré aux fouilles. Le reste est consacré à l'analyse de la poterie - un travail pour lequel ils ne sont pas payés.
«Nous rêvons depuis longtemps d'une sorte d'outil magique pour identifier la poterie dans les fouilles », a déclaré le Dr Gattiglia.
Ce rêve a abouti au projet ArchAIDE, une solution numérique qui permettra aux archéologues de photographier des poteries découvertes sur le terrain et de les identifier à l'aide de réseaux de neurones. Le projet, qui a reçu un financement du projet Horizon 2020, implique désormais des chercheurs de toute l'Europe, ainsi qu'un groupe d'informaticiens de l'Université de Tel Aviv en Israël, qui ont développé le réseau neuronal.
Le projet consistait à numériser des catalogues papier et à former un réseau neuronal pour reconnaître différents types de récipients en céramique sur la base de ces images. Le deuxième réseau a été formé pour reconnaître les contours des éclats de poterie. Jusqu'à présent, ArchAIDE ne peut identifier que quelques types spécifiques de céramiques, mais à mesure que la base de données se développe, les capacités du réseau neuronal devraient augmenter.
«Je rêve d'un catalogue de tous les types de céramiques », a déclaré le Dr Anichini. " Mais il semble que ce n'est pas un travail d'une vie."
Le gain de temps est l'un des plus grands avantages des réseaux de neurones. En archéologie sous-marine, le temps coûte cher et les plongeurs explorateurs ne peuvent pas passer trop de temps sous l'eau sans risquer leur santé. Chris Clarke, ingénieur au Harvey Mudd College de Claremont, en Californie, résout les deux problèmes en utilisant un robot pour scanner le fond marin, puis en utilisant un réseau neuronal pour traiter les images. Ces dernières années, il a travaillé avec Timmy Gambin, archéologue à l'Université de Malte, pour étudier les fonds marins de la Méditerranée autour de l'île de Malte.
Le départ n'a pas été facile: lors d'une des premières «nages», le robot est entré en collision avec le lieu d'un naufrage, et les scientifiques ont dû envoyer un plongeur à sa poursuite. Après cet excès, tout s'est amélioré. En 2017, un réseau de neurones a identifié ce qui s'est avéré être l'épave d'un bombardier en piqué de la Seconde Guerre mondiale. Le Dr Clarke et le Dr Gambin travaillent actuellement sur un problème différent, mais ne veulent pas encore révéler de détails.
Des chercheurs lancent un véhicule sous-marin autonome au large de Malte. Photo: Dr Zoe Wood / Collège Harvey Mudd.
Reconstruction 3D d'une épave d'avion de la Seconde Guerre mondiale au large de Malte. La reconstruction a été construite à l'aide de données de capteurs obtenues à partir d'un véhicule sous-marin autonome. Source: Collège Harvey Mudd.
Sean Graham, professeur de sciences humaines numériques à l'Université Carleton à Ottawa, utilise un réseau neuronal appelé Inception 3.0. CNN, développé par Google, aide les gens à rechercher sur des images sur Internet des publicités pour l'achat ou la vente d'os humains. Les États-Unis et de nombreux autres pays ont des lois exigeant que les os humains des collections de musées soient restitués aux descendants des «propriétaires» des os. Mais il y a des gens qui enfreignent cette loi. Le Dr Graham a dit qu'il avait même trouvé des vidéos sur Internet de personnes creusant des tombes pour alimenter le marché noir.
Il a apporté quelques modifications au réseau Inception 3.0 afin qu'il puisse reconnaître les photographies d'os humains. Le système avait déjà été formé pour reconnaître des objets dans des millions d'images, mais aucun de ces objets n'était des os. Depuis, il a formé son réseau de neurones sur plus de 80 000 images d'os humains. Le scientifique travaille actuellement avec une organisation appelée Combating Crime on the Internet, qui utilise des réseaux de neurones pour suivre les images associées au commerce illégal de l'ivoire et à l'esclavage sexuel.
Les scientifiques Crespo et Caspari sont convaincus que les sciences sociales et humaines ne bénéficieront que de l'introduction de l'informatique. Leur réseau de neurones convolutifs est facile à utiliser et disponible pour modification en fonction des objectifs de recherche. En fin de compte, disent-ils, les progrès scientifiques se résument à deux choses.
«De nouvelles découvertes se produisent à l'intersection de ce qui a déjà été appris », explique Gino Caspari. «De temps en temps, ne vous refusez pas une bière avec un voisin », conclut son collègue le Dr Crespo.
